Indústria Farmacêutica

Na pesquisa em estágio inicial, algoritmos de descoberta causal ajudam a identificar quais vias moleculares realmente impulsionam eficácia contra um alvo, acelerando a seleção de compostos líderes. O design de ensaios clínicos se beneficia de métodos adaptativos que ajustam tamanhos de amostra e recrutamento com base em dados acumulados, reduzindo a duração total do estudo mantendo poder estatístico. Análise de subgrupos e [estimativa de efeitos heterogêneos de tratamento](/research#heterogeneous-treatment-effects) identificam populações de pacientes com maior probabilidade de se beneficiar, crítico para posicionamento de medicina de precisão e reivindicações de bula pós-comercialização. Programas de evidências do mundo real utilizam inferência causal em dados de saúde observacionais para rastrear resultados de longo prazo e detectar eventos adversos raros, criando perfis de segurança abrangentes sem esperar anos por estudos epidemiológicos tradicionais.

Empresas farmacêuticas que usam 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.

Fornecemos soluções que se integram perfeitamente com software de ensaios clínicos, sistemas de prontuário eletrônico (EHR) e fluxos de trabalho de submissão regulatória.