Kliniske studier

Design og analyse av kliniske studier krever de høyeste standardene for statistisk presisjon og kausal inferens. Vår plattform bringer moderne økonometriske og maskinlæringsmetoder for å akselerere legemiddelutvikling samtidig som den opprettholder den regulatoriske integriteten som studier krever.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å løse komplekse forretningsutfordringer.

Vi spesialiserer oss på adaptive studiedesign som bruker akkumulerende data for effektivt å justere utvalgsstørrelser, doseringsstrategier og pasientinkluderingskriterier midt i studien, noe som reduserer total varighet og kostnad. Undergruppeanalyse ved bruk av [kausale skogmetoder](/research#heterogeneous-treatment-effects) avslører pasientpopulasjoner som mest sannsynlig vil ha nytte av behandling, noe som muliggjør presisjonsmedisinske tilnærminger. [Heterogen behandlingseffektestimering](/research#debiased-ml-cate) identifiserer ikke bare gjennomsnittlig effekt, men hvilke pasientegenskaper som predikerer respons, kritisk for generering av virkelig-verden-bevis etter markedsføring. Vi håndterer manglende data gjennom multiple imputeringsstrategier forankret i kausal teori, ikke bare statistisk bekvemmelighet.

Farmasøytiske selskaper som utnytter vår plattform kan vesentlig redusere studietidslinjer samtidig som de forbedrer pasientutfall gjennom adaptive doserings- og inkluderingsstrategier. Regulatoriske innleveringer drar nytte av transparent, vitenskapelig presis analyse av behandlingseffekter på tvers av undergrupper. Overvåkningsprogrammer etter markedsføring og virkelig-verden-bevisprogrammer skalerer ved automatisk å oppdage hvilke pasientpopulasjoner som opplever størst nytte av behandling.

Våre løsninger integreres med kliniske datasystemer og opprettholder fulle FDA-samsvarende revisjonsspor og dokumentasjon.