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Caso de Uso

Ensaios Clínicos

O design e análise de ensaios clínicos exigem os mais altos padrões de rigor estatístico e inferência causal. Nossa plataforma traz métodos modernos de econometria e machine learning para acelerar o desenvolvimento de medicamentos mantendo a integridade regulatória que ensaios exigem.

AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafios complexos de negócios.

Especializamo-nos em designs de ensaios adaptativos que usam dados acumulados para ajustar eficientemente tamanhos de amostra, estratégias de dosagem e critérios de recrutamento de pacientes durante o ensaio, reduzindo duração e custo total. Análise de subgrupos usando [métodos de floresta causal](/research#heterogeneous-treatment-effects) revela populações de pacientes com maior probabilidade de se beneficiar do tratamento, permitindo abordagens de medicina de precisão. [Estimativa de efeitos heterogêneos de tratamento](/research#debiased-ml-cate) identifica não apenas eficácia média, mas quais características de pacientes preveem resposta, crítico para geração de evidências do mundo real pós-comercialização. Tratamos dados faltantes através de estratégias de imputação múltipla fundamentadas em teoria causal, não apenas conveniência estatística.

Empresas farmacêuticas que utilizam nossa plataforma podem reduzir substancialmente cronogramas de ensaios melhorando resultados para pacientes através de estratégias adaptativas de dosagem e recrutamento. Submissões regulatórias se beneficiam de análises transparentes e cientificamente rigorosas de efeitos de tratamento em subgrupos. Programas de vigilância pós-comercialização e evidências do mundo real escalam detectando automaticamente quais populações de pacientes experimentam maior benefício do tratamento.

Nossas soluções integram-se com sistemas de dados clínicos e mantêm trilhas de auditoria e documentação em total conformidade com a FDA.

NossaMetodologia

01

Síntese de Dados

Integramos suas fontes de dados existentes para construir uma base analítica abrangente.

02

Análise Causal

Usando Double Machine Learning para identificar relações verdadeiras de causa e efeito.

03

Simulação Estratégica

Modelamos diferentes cenários para prever o impacto das suas decisões.

04

Escala Operacional

Implantamos modelos prontos para produção que se integram aos seus sistemas existentes.

A maestria é a transição de prever o que acontece para entender por que acontece.

Empresas Líderes Confiam em Nós