Клинические исследования
Дизайн и анализ клинических исследований требуют высочайших стандартов статистической строгости и каузального вывода. Наша платформа привносит современные эконометрические методы и методы машинного обучения для ускорения разработки лекарств при сохранении регуляторной целостности, которую требуют исследования.
Мы применяемкаузальное машинное обучениедля решения сложных бизнес-задач.
Мы специализируемся на адаптивных дизайнах исследований, которые используют накапливающиеся данные для эффективной корректировки размеров выборки, стратегий дозирования и критериев набора пациентов в середине исследования, сокращая общую продолжительность и стоимость. Анализ подгрупп с использованием [методов каузальных лесов](/research#heterogeneous-treatment-effects) выявляет популяции пациентов, которые с наибольшей вероятностью получат пользу от лечения, обеспечивая подходы персонализированной медицины. [Оценка гетерогенных эффектов воздействия](/research#debiased-ml-cate) определяет не только среднюю эффективность, но и какие характеристики пациентов предсказывают отклик, что критически важно для генерации доказательств из реальной практики после регистрации. Мы обрабатываем отсутствующие данные с помощью стратегий множественной импутации, основанных на каузальной теории, а не просто статистическом удобстве.
Фармацевтические компании, использующие нашу платформу, могут существенно сократить сроки исследований, улучшая результаты для пациентов благодаря адаптивному дозированию и стратегиям набора. Регуляторные подачи выигрывают от прозрачного, научно строгого анализа эффектов лечения по подгруппам. Программы пострегистрационного надзора и доказательств из реальной практики масштабируются благодаря автоматическому обнаружению популяций пациентов, получающих наибольшую пользу от лечения.
Наши решения интегрируются с системами клинических данных и обеспечивают полные аудиторские следы и документацию в соответствии с требованиями FDA.
Нашаметодология
Синтез данных
Мы интегрируем ваши существующие источники данных для создания комплексной аналитической основы.
Каузальный анализ
Использование Double Machine Learning для выявления истинных причин-следственных связей.
Стратегическое моделирование
Моделирование различных сценариев для прогнозирования влияния ваших решений.
Операционный масштаб
Развёртывание готовых к производству моделей, интегрирующихся с вашими существующими системами.
Готовы начать?
Наша команда сочетает передовые исследования с практической реализацией.
Связаться с намиОбучение Causal AI
Освойте фреймворк DoubleML на наших курсах под руководством экспертов.
DoubleML Open Source
Изучите наши пакеты для Python и R на GitHub.
“Мастерство — это переход от предсказания того, что произойдёт, к пониманию того, почему это должно произойти.”
Нам доверяют лидеры отрасли
