फार्मास्युटिकल उद्योग

सुरुवातीच्या टप्प्यातील संशोधनामध्ये, कारणात्मक शोध अल्गोरिदम हे ओळखण्यास मदत करतात की कोणते मॉलिक्युलर पाथवे प्रत्यक्षात लक्ष्याविरुद्ध परिणामकारकता दर्शवतात, ज्यामुळे लीड कंपाउंड निवड वेगवान होते. क्लिनिकल ट्रायल डिझाइनला अडॅप्टिव्ह पद्धतींचा फायदा होतो ज्या संकलित डेटावर आधारित सॅम्पल साइज आणि नावनोंदणी समायोजित करतात, ज्यामुळे सांख्यिकीय शक्ती राखून एकूण अभ्यासाचा कालावधी कमी होतो. सबग्रुप विश्लेषण आणि [heterogeneous treatment effect estimation](/research#heterogeneous-treatment-effects) त्या रुग्णांच्या लोकसंख्येला ओळखतात ज्यांना फायदा होण्याची सर्वाधिक शक्यता असते, जे प्रिसिजन मेडिसिन पोझिशनिंग आणि पोस्ट-मार्केट लेबल दाव्यांसाठी महत्त्वपूर्ण आहे. रिअल-वर्ल्ड एविडन्स प्रोग्राम्स पारंपारिक एपिडेमिओलॉजी अभ्यासांसाठी अनेक वर्षे वाट न पाहता सर्वसमावेशक सुरक्षा प्रोफाइल तयार करण्यासाठी निरीक्षणात्मक आरोग्य डेटावर कारणात्मक अनुमानाचा लाभ घेतात.

आमचा प्लॅटफॉर्म वापरणाऱ्या फार्मा कंपन्या अडॅप्टिव्ह डिझाइन्सद्वारे विकासाची टाइमलाइन लक्षणीयरीत्या कमी करू शकतात आणि ट्रायलचा खर्च कमी करू शकतात, परिणामकारकतेच्या दाव्यांना समर्थन देणाऱ्या मजबूत पुराव्यासह बाजारात पोहोचू शकतात. नियामक संवाद अधिक सुरळीत होतात कारण कारणात्मक विश्लेषणे FDA च्या तपासणीला तोंड देतात. कमर्शियल टीम्सकडे लक्ष्यित गो-टू-मार्केट धोरणांसाठी वैज्ञानिकदृष्ट्या अचूक सबग्रुप पुरावे असतात. रिअल-वर्ल्ड एविडन्स क्षमता लेबल विस्तारास समर्थन देतात आणि पीअर-रिव्ह्यू केलेल्या पुराव्यासह परिणामकारकतेच्या आव्हानांविरुद्ध बचाव करतात.

आम्ही असे उपाय प्रदान करतो जे क्लिनिकल ट्रायल सॉफ्टवेअर, EHR सिस्टम आणि नियामक सबमिशन वर्कफ्लोसह अखंडपणे समाकलित होतात.