Badania kliniczne
Projektowanie i analiza badań klinicznych wymaga najwyższych standardów rygoru statystycznego i wnioskowania przyczynowego. Nasza platforma wprowadza nowoczesne metody ekonometryczne i uczenia maszynowego, aby przyspieszyć rozwój leków przy zachowaniu integralności regulacyjnej, jakiej wymagają badania.
StosujemyCausal Machine Learningdo rozwiązywania złożonych wyzwań biznesowych.
Specjalizujemy się w adaptacyjnych projektach badań, które wykorzystują gromadzące się dane do efektywnego dostosowywania wielkości próbek, strategii dawkowania i kryteriów rekrutacji pacjentów w trakcie badania, skracając całkowity czas trwania i koszty. Analiza podgrup przy użyciu [metod lasów przyczynowych](/research#heterogeneous-treatment-effects) ujawnia populacje pacjentów najbardziej prawdopodobnych do korzyści z leczenia, umożliwiając podejścia medycyny precyzyjnej. [Estymacja heterogenicznych efektów przyczynowych](/research#debiased-ml-cate) identyfikuje nie tylko średnią skuteczność, ale które cechy pacjentów przewidują reakcję, co jest kluczowe dla generowania dowodów z rzeczywistego świata po wprowadzeniu na rynek. Obsługujemy brakujące dane poprzez strategie wielokrotnej imputacji oparte na teorii przyczynowej, a nie tylko na statystycznej wygodzie.
Firmy farmaceutyczne korzystające z naszej platformy mogą znacząco skrócić czas badań przy jednoczesnej poprawie wyników pacjentów poprzez adaptacyjne dawkowanie i strategie rekrutacji. Zgłoszenia regulacyjne korzystają z przejrzystej, naukowo rygorystycznej analizy efektów leczenia w podgrupach. Programy nadzoru po wprowadzeniu na rynek i dowodów z rzeczywistego świata skalują się poprzez automatyczne wykrywanie, które populacje pacjentów doświadczają największych korzyści z leczenia.
Nasze rozwiązania integrują się z systemami danych klinicznych i utrzymują pełne ścieżki audytu i dokumentację zgodną z FDA.
NaszaMetodologia
Synteza danych
Integrujemy istniejące źródła danych, aby zbudować kompleksową podstawę analityczną.
Analiza przyczynowa
Wykorzystanie Double Machine Learning do identyfikacji prawdziwych relacji przyczynowo-skutkowych.
Symulacja strategiczna
Modelowanie różnych scenariuszy w celu przewidywania wpływu Państwa decyzji.
Skala operacyjna
Wdrażanie modeli gotowych do produkcji, które integrują się z istniejącymi systemami.
“Mistrzostwo to przejście od przewidywania tego, co się wydarzy, do zrozumienia, dlaczego musi się wydarzyć.”
Zaufali nam liderzy branż
