Ujian Klinikal
Reka bentuk dan analisis ujian klinikal menuntut standard ketegasan statistik dan causal inference yang tertinggi. Platform kami membawa kaedah ekonometrik dan machine learning moden untuk mempercepatkan pembangunan ubat sambil mengekalkan integriti kawal selia yang diperlukan oleh ujian.
Kami menggunakanCausal Machine Learninguntuk menyelesaikan cabaran perniagaan yang kompleks.
Kami mengkhusus dalam reka bentuk ujian adaptif yang menggunakan data terkumpul untuk menyesuaikan saiz sampel, strategi dos, dan kriteria pendaftaran pesakit pertengahan ujian secara cekap, mengurangkan jumlah tempoh dan kos. Analisis subkumpulan menggunakan [kaedah causal forest](/research#heterogeneous-treatment-effects) mendedahkan populasi pesakit yang paling berkemungkinan mendapat manfaat daripada rawatan, membolehkan pendekatan perubatan ketepatan. [Anggaran kesan rawatan heterogen](/research#debiased-ml-cate) mengenal pasti bukan sahaja keberkesanan purata tetapi ciri pesakit mana yang meramalkan respons, kritikal untuk penjanaan bukti dunia nyata pasca pemasaran. Kami mengendalikan data hilang melalui strategi imputasi berganda yang berasaskan teori kausal, bukan hanya kemudahan statistik.
Syarikat farmaseutikal yang memanfaatkan platform kami dapat mengukangkan garis masa ujian dengan ketara sambil meningkatkan hasil pesakit melalui strategi dos dan pendaftaran adaptif. Penyerahan kawal selia mendapat manfaat daripada analisis telus dan teguh secara saintifik tentang kesan rawatan merentasi subkumpulan. Program pengawasan pasca pasaran dan bukti dunia nyata berskala dengan mengesan secara automatik populasi pesakit mana yang mengalami manfaat terbesar daripada rawatan.
Penyelesaian kami berintegrasi dengan sistem data klinikal dan mengekalkan jejak audit dan dokumentasi patuh FDA sepenuhnya.
MetodologiKami
Sintesis Data
Kami mengintegrasikan sumber data sedia ada anda untuk membina asas analitik yang komprehensif.
Analisis Kausal
Menggunakan Double Machine Learning untuk mengenal pasti hubungan sebab-akibat sebenar.
Simulasi Strategik
Memodelkan senario berbeza untuk meramalkan impak keputusan anda.
Skala Operasi
Menggunakan model sedia pengeluaran yang berintegrasi dengan sistem sedia ada anda.
Bersedia untuk Mulakan?
Pasukan kami menggabungkan penyelidikan canggih dengan pelaksanaan praktikal.
Hubungi KamiLatihan Causal AI
Kuasai rangka kerja DoubleML dengan kursus yang dipimpin pakar kami.
DoubleML Sumber Terbuka
Terokai pakej Python dan R kami di GitHub.
“Penguasaan adalah peralihan daripada meramal apa yang berlaku kepada memahami mengapa ia mesti berlaku.”
Dipercayai oleh Pemimpin Industri
