Farmācijas nozare

Zāļu izstrādes termiņus un regulatīvo apstiprināšanu ierobežo statistiskā stingrība un kauzālie pierādījumi. Mūsu platforma paātrina abus, ienesot modernu kauzālo secināšanu tieši klīnisko pētījumu dizainā, analīzē un pēctirgus pierādījumu ģenerēšanā.

Mēs pielietojamKauzālo mašīnmācīšanoslai veicinātu inovācijas Farmācijas nozarenozarē.

Agrīnās stadijas pētniecībā kauzālās atklāšanas algoritmi palīdz identificēt, kuras molekulārie ceļi patiesībā virza efektivitāti pret mērķi, paātrinot vadošo savienojumu atlasi. Klīnisko pētījumu dizains gūst labumu no adaptīvām metodēm, kas pielāgo paraugu lielumus un iekļaušanu, balstoties uz uzkrājošiem datiem, samazinot kopējo pētījuma ilgumu, vienlaikus saglabājot statistisko jaudu. Apakšgrupu analīze un [heterogēno apstrādes efektu novērtēšana](/research#heterogeneous-treatment-effects) identificē pacientu populācijas, kas visticamāk gūs labumu, kas ir kritiski svarīgi precīzās medicīnas pozicionēšanai un pēctirgus etiķetes prasībām. Reālās pasaules pierādījumu programmas izmanto kauzālo secināšanu par novērošanas veselības datiem, lai izsekotu ilgtermiņa rezultātus un noteiktu retus nevēlamus notikumus, veidojot visaptverošus drošības profilus, negaidot gadus tradicionālos epidemioloģijas pētījumus.

Farmācijas uzņēmumi, kas izmanto mūsu platformu, var būtiski samazināt izstrādes termiņus un pazemināt pētījumu izmaksas caur adaptīviem dizainiem, sasniedzot tirgu ar spēcīgākiem pierādījumiem, kas atbalsta efektivitātes prasības. Regulatīvā mijiedarbība ir vienmērīgāka, jo kauzālās analīzes iztur FDA pārbaudi. Komerciālajām komandām ir zinātniski stingri apakšgrupu pierādījumi mērķētām tirgus stratēģijām. Reālās pasaules pierādījumu iespējas atbalsta etiķetes paplašināšanu un aizsargā pret efektivitātes izaicinājumiem ar recenzētiem pierādījumiem.

Mēs nodrošinām risinājumus, kas nevainojami integrējas ar klīnisko pētījumu programmatūru, EHR sistēmām un regulatīvās iesniegšanas darba plūsmām.