क्लिनिकल ट्रायल्स

आम्ही अडॅप्टिव्ह ट्रायल डिझाइन्समध्ये तज्ञ आहोत जे ट्रायल दरम्यान सॅम्पल साइज, डोसिंग स्ट्रॅटेजी आणि पेशंट नावनोंदणी निकष कार्यक्षमतेने समायोजित करण्यासाठी संकलित डेटा वापरतात, ज्यामुळे एकूण कालावधी आणि खर्च कमी होतो. [Causal forest methods](/research#heterogeneous-treatment-effects) वापरून सबग्रुप विश्लेषण अशा रुग्णांची लोकसंख्या उघड करते ज्यांना उपचाराचा फायदा होण्याची सर्वाधिक शक्यता असते, ज्यामुळे प्रिसिजन मेडिसिन दृष्टिकोन शक्य होतो. [Heterogeneous treatment effect estimation](/research#debiased-ml-cate) केवळ सरासरी परिणामकारकताच नाही तर रुग्णाची कोणती वैशिष्ट्ये प्रतिसादाचा अंदाज लावतात हे देखील ओळखते, जे पोस्ट-मार्केटिंग रिअल-वर्ल्ड एविडन्स जनरेशनसाठी महत्त्वपूर्ण आहे. आम्ही सांख्यिकीय सोयीपेक्षा कारणात्मक सिद्धांतावर आधारित मल्टिपल इम्प्युटेशन स्ट्रॅटेजीद्वारे गहाळ डेटा हाताळतो.

आमच्या प्लॅटफॉर्मचा लाभ घेणाऱ्या फार्मास्युटिकल कंपन्या अडॅप्टिव्ह डोसिंग आणि नावनोंदणी धोरणांद्वारे रुग्णांचे निकाल सुधारताना ट्रायलचा कालावधी लक्षणीयरीत्या कमी करू शकतात. नियामक सबमिशनना सबग्रुप्समधील उपचार प्रभावांच्या पारदर्शक, वैज्ञानिकदृष्ट्या अचूक विश्लेषणाचा फायदा होतो. पोस्ट-मार्केट पाळत ठेवणे आणि रिअल-वर्ल्ड एविडन्स प्रोग्राम्स कोणत्या रुग्णांच्या लोकसंख्येला उपचाराचा सर्वात मोठा फायदा होतो हे स्वयंचलितपणे शोधून स्केल करतात.

आमचे उपाय क्लिनिकल डेटा सिस्टमशी समाकलित होतात आणि पूर्णपणे FDA-सुसंगत ऑडिट ट्रेल्स आणि डॉक्युमेंटेशन राखतात.