සායනික පරීක්ෂණ

සමුච්චිත දත්ත භාවිතා කරමින් පරීක්ෂණය අතරතුර නියැදි ප්‍රමාණයන්, මාත්‍රාව උපාය මාර්ග සහ රෝගීන් බඳවා ගැනීමේ නිර්ණායක කාර්යක්ෂමව සකස් කරන අනුවර්තන පරීක්ෂණ සැලසුම් පිළිබඳව අපි විශේෂඥතාවක් දක්වමු, එමඟින් මුළු කාලසීමාව සහ පිරිවැය අඩු වේ. [causal forest methods](/research#heterogeneous-treatment-effects) භාවිතා කරන උප කණ්ඩායම් විශ්ලේෂණය මඟින් ප්‍රතිකාරයෙන් ප්‍රතිලාභ ලැබීමට වැඩි ඉඩක් ඇති රෝගී ජනගහනය හෙළි කරයි, එමඟින් නිරවද්‍ය ඖෂධ ප්‍රවේශයන් ලබා ගත හැකිය. [විෂමජාතීය ප්‍රතිකාර බලපෑම් තක්සේරුව](/research#debiased-ml-cate) මඟින් සාමාන්‍ය සඵලතාවය පමණක් නොව ප්‍රතිචාරය පුරෝකථනය කරන රෝගී ලක්ෂණ මොනවාද යන්න හඳුනා ගනී, එය අලෙවිකරණයෙන් පසු සැබෑ ලෝකයේ සාක්ෂි ජනනය කිරීම සඳහා ඉතා වැදගත් වේ. සංඛ්‍යානමය පහසුව සඳහා පමණක් නොව හේතුඵල න්‍යාය මත පදනම් වූ බහු ආරෝපණ උපාය මාර්ග හරහා අපි අස්ථානගත වූ දත්ත හසුරුවන්නෙමු.

අපගේ වේදිකාව භාවිතා කරන ඖෂධ සමාගම්වලට අනුවර්තන මාත්‍රාව සහ බඳවා ගැනීමේ උපාය මාර්ග හරහා රෝගී ප්‍රතිඵල වැඩිදියුණු කරන අතරම පරීක්ෂණ කාලසීමාව සැලකිය යුතු ලෙස අඩු කර ගත හැකිය. උප කණ්ඩායම් හරහා ප්‍රතිකාර බලපෑම් පිළිබඳ විනිවිද පෙනෙන, විද්‍යාත්මකව නිවැරදි විශ්ලේෂණයන්ගෙන් නියාමන ඉදිරිපත් කිරීම් ප්‍රතිලාභ ලබයි. ප්‍රතිකාරයෙන් වැඩිම ප්‍රතිලාභයක් ලබන්නේ කුමන රෝගී ජනගහනයද යන්න ස්වයංක්‍රීයව හඳුනා ගැනීමෙන් අලෙවිකරණයෙන් පසු නිරීක්ෂණ සහ සැබෑ ලෝකයේ සාක්ෂි වැඩසටහන් පුළුල් වේ.

අපි සායනික දත්ත පද්ධති සමඟ ඒකාබද්ධ වන අතර සම්පූර්ණ FDA-අනුකූල විගණන වාර්තා සහ ලේඛන පවත්වා ගනී.