Farmasøytisk industri

Tidslinjer for legemiddelutvikling og regulatorisk godkjenning er begrenset av statistisk presisjon og kausalt bevis. Vår plattform akselererer begge ved å bringe moderne kausal inferens direkte inn i design av kliniske studier, analyse og generering av bevis etter markedsføring.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å drive innovasjon i Farmasøytisk industri-sektoren.

I tidlig stadie forskning hjelper kausale oppdagelsesalgoritmer med å identifisere hvilke molekylære veier som faktisk driver effekt mot et mål, noe som akselererer valg av ledesammensetning. Design av kliniske studier drar nytte av adaptive metoder som justerer utvalgsstørrelser og inkludering basert på akkumulerende data, noe som reduserer total studievarighet samtidig som statistisk kraft opprettholdes. Undergruppeanalyse og [heterogen behandlingseffektestimering](/research#heterogeneous-treatment-effects) identifiserer pasientpopulasjoner som mest sannsynlig vil ha nytte, kritisk for presisjonsmedisinsposisjonering og merknadskrav etter markedsføring. Programmer for virkelig-verden-bevis utnytter kausal inferens på observasjonshelsedata for å spore langsiktige resultater og oppdage sjeldne bivirkninger, og skaper omfattende sikkerhetsprofiler uten å vente år på tradisjonelle epidemiologistudier.

Farmasøytiske selskaper som bruker vår plattform kan vesentlig redusere utviklingstidslinjer og senke studiekostnader gjennom adaptive design, og nå markedet med sterkere bevis som støtter effektpåstander. Regulatoriske interaksjoner er smidigere fordi kausale analyser tåler FDA-granskning. Kommersielle team har vitenskapelig presis undergruppebevis for målrettede go-to-market-strategier. Evner for virkelig-verden-bevis støtter merkeutvidelse og forsvarer mot effektutfordringer med fagfellevurdert bevis.

Vi tilbyr løsninger som sømløst integreres med klinisk studieprogramvare, EPJ-systemer og regulatoriske innleveringsarbeidsflyter.