Klinische Studies

Klinisch onderzoeksontwerp en -analyse vereist de hoogste standaarden van statistische nauwkeurigheid en causale inferentie. Ons platform brengt moderne econometrische en machine learning-methoden om medicijnontwikkeling te versnellen terwijl de regelgevende integriteit die studies vereisen behouden blijft.

Wij passenCausal Machine Learningtoe om complexe zakelijke uitdagingen op te lossen.

Wij specialiseren ons in adaptieve studieontwerpen die accumulerende data gebruiken om efficiënt steekproefgroottes, doseringsstrategieën en patiëntinschrijvingscriteria mid-studie aan te passen, waardoor totale duur en kosten worden verminderd. Subgroepanalyse met [causal forest methoden](/research#heterogeneous-treatment-effects) onthult patiëntpopulaties die het meest waarschijnlijk baat hebben bij behandeling, wat precision medicine-benaderingen mogelijk maakt. [Heterogene behandeleffectschatting](/research#debiased-ml-cate) identificeert niet alleen gemiddelde werkzaamheid maar welke patiëntkenmerken respons voorspellen, cruciaal voor post-marketing real-world evidence-generatie. Wij behandelen ontbrekende data door meervoudige imputatiestrategieën gebaseerd op causale theorie, niet alleen statistisch gemak.

Farmaceutische bedrijven die ons platform benutten kunnen studietijdlijnen aanzienlijk verkorten terwijl patiëntuitkomsten verbeteren door adaptieve dosering en inschrijvingsstrategieën. Regelgevende indieningen profiteren van transparante, wetenschappelijk rigoureuze analyse van behandeleffecten over subgroepen. Post-market surveillance en real-world evidence-programma's schalen door automatisch te detecteren welke patiëntpopulaties het grootste voordeel ervaren van behandeling.

Onze oplossingen integreren met klinische datasystemen en onderhouden volledige FDA-compliant audit trails en documentatie.