Klinicke skusanie
Dizajn a analyza klinickych skusani vyzaduje najvyssie standardy statistickej presnosti a kauzalnej inferencie. Nasa platforma prinasa moderne ekonometricke a strojove ucenie metody na urychlelie vyvoja liekov pri zachovani regulacnej integrity, ktoru skusania vyzaduju.
AplikujemeCausal Machine Learningna riesenie zlozitych obchodnych vyziev.
Specializujeme sa na adaptivne designy skusani, ktore vyuzivaju akumulovane data na efektivne upravenie velkosti vzoriek, davkovacich strategii a kriterii pre nabor pacientov pocas skusania, co znizuje celkove trvanie a naklady. Analyza podskupin pomocou [metod kauzalnych lesov](/research#heterogeneous-treatment-effects) odhaluje populacie pacientov s najvyssou pravdepodobnostou prospechu z liecby, co umoznuje pristupy personalizovanej mediciny. [Odhad heterogennych treatment efektov](/research#debiased-ml-cate) identifikuje nielen priemernu ucinnost, ale aj ktore charakteristiky pacientov predpovedaju odpoved, co je kriticke pre generovanie dokazov z realneho sveta po uvedeni na trh. Spracuvame chybajuce data prostrednictvom strategii mnohonsobnej imputacie zalozenych na kauzalnej teorii, nie len na statistickej vyhodnosti.
Farmaceuticke spolocnosti vyuzivajuce nasu platformu mozu podstatne znizit casove harmonogramy skusani pri zlepseni vysledkov pacientov prostrednictvom adaptivnych davkovacich a naborovych strategii. Regulacne podania ziskavaju vyhody z transparentnych, vedecky presnych analyz treatment efektov napriec podskupinami. Programy dozoru po uvedeni na trh a dokazov z realneho sveta sa skaluju automatickou detekciou, ktore populacie pacientov maju najvacsi prospech z liecby.
Nase riesenia sa integruju s klinickymi datovymi systemami a udrzuju plne FDA-kompatibilne auditne stopy a dokumentaciu.
Nasametodologia
Synteza dat
Integrujeme vase existujuce datove zdroje na vybudovanie komplexneho analytickeho zakladu.
Kauzalna analyza
Pouzitie Double Machine Learning na identifikaciu skutocnych vztahov priciny a nasledku.
Strategicka simulacia
Modelovanie roznych scenarov na predpoved dopadu vasich rozhodnuti.
Prevadzkovy rozsah
Nasadenie modelov pripravenych na produkciu, ktore sa integruju s vasimi existujucimi systemami.
“Majstrovstvo je prechod od predpovedania toho, co sa stane, k pochopeniu toho, preco sa to musi stat.”
Doveruju nam priemyselni lidri
