Фармацевтическая промышленность

На ранних стадиях исследований алгоритмы каузального обнаружения помогают определить, какие молекулярные пути действительно определяют эффективность против мишени, ускоряя выбор ведущих соединений. Дизайн клинических исследований выигрывает от адаптивных методов, которые корректируют размеры выборки и набор на основе накапливающихся данных, сокращая общую продолжительность исследования при сохранении статистической мощности. Анализ подгрупп и [оценка гетерогенных эффектов воздействия](/research#heterogeneous-treatment-effects) выявляют популяции пациентов, которые с наибольшей вероятностью получат пользу, что критически важно для позиционирования персонализированной медицины и пострегистрационных заявлений в инструкции. Программы доказательств из реальной практики используют каузальный вывод на наблюдательных данных здравоохранения для отслеживания долгосрочных результатов и выявления редких побочных эффектов, создавая комплексные профили безопасности без многолетнего ожидания традиционных эпидемиологических исследований.

Фармацевтические компании, использующие нашу платформу, могут существенно сократить сроки исследований, снижая их стоимость благодаря адаптивным дизайнам и выходя на рынок с более сильными доказательствами эффективности. Взаимодействие с регуляторами проходит более гладко, поскольку каузальный анализ выдерживает проверку FDA. Коммерческие команды имеют научно обоснованные доказательства по подгруппам для целевых стратегий выхода на рынок. Возможности работы с доказательствами из реальной практики поддерживают расширение показаний и защиту от вызовов эффективности с помощью рецензируемых доказательств.

Мы предоставляем решения, которые бесшовно интегрируются с программным обеспечением для клинических исследований, системами ЭМК и процессами регуляторных подач.