Klīniskie pētījumi

Klīnisko pētījumu dizains un analīze prasa augstākos statistiskās stingrības un kauzālās secināšanas standartus. Mūsu platforma ienes modernas ekonometrijas un mašīnmācīšanās metodes, lai paātrinātu zāļu izstrādi, saglabājot regulatīvo integritāti, ko pētījumi prasa.

Mēs pielietojamKauzālo mašīnmācīšanoslai risinātu sarežģītas biznesa problēmas.

Mēs specializējamies adaptīvos pētījumu dizainos, kas izmanto uzkrājošos datus, lai efektīvi pielāgotu paraugu lielumus, dozēšanas stratēģijas un pacientu iekļaušanas kritērijus pētījuma laikā, samazinot kopējo ilgumu un izmaksas. Apakšgrupu analīze, izmantojot [kauzālo mežu metodes](/research#heterogeneous-treatment-effects), atklāj pacientu populācijas, kas visticamāk gūs labumu no apstrādes, ļaujot izmantot precīzās medicīnas pieejas. [Heterogēno apstrādes efektu novērtēšana](/research#debiased-ml-cate) identificē ne tikai vidējo efektivitāti, bet arī kuras pacientu īpašības prognozē atbildi, kas ir kritiski svarīgi reālās pasaules pierādījumu ģenerēšanai pēc pārdošanas. Mēs risinām trūkstošos datus caur vairākkārtējas imputācijas stratēģijām, kas balstās uz kauzālo teoriju, nevis tikai statistisko ērtību.

Farmācijas uzņēmumi, kas izmanto mūsu platformu, var būtiski samazināt pētījumu termiņus, vienlaikus uzlabojot pacientu rezultātus caur adaptīvām dozēšanas un iekļaušanas stratēģijām. Regulatīvās iesniegšanas gūst labumu no caurspīdīgas, zinātniski stingras apstrādes efektu analīzes dažādās apakšgrupās. Pēctirgus uzraudzības un reālās pasaules pierādījumu programmas mērogojas, automātiski nosakot, kuras pacientu populācijas piedzīvo vislielāko labumu no apstrādes.

Mūsu risinājumi integrējas ar klīnisko datu sistēmām un uztur pilnīgi FDA atbilstošus audita pierakstus un dokumentāciju.