Klinicna preskusanja
Zasnova in analiza klinicnih preskusanj zahtevata najvisje standarde statisticne strogosti in kavzalne inference. Nasa platforma prinasa sodobne ekonometricne metode in metode strojnega ucenja za pospesitev razvoja zdravil ob ohranjanju regulatorne integritete, ki jo preskusanja zahtevajo.
Uporabljamokavzalno strojno ucenjeza resevanje kompleksnih poslovnih izzivov.
Specializirani smo za prilagodljive zasnove preskusanj, ki uporabljajo nakopicene podatke za ucinkovito prilagajanje velikosti vzorcev, strategij odmerjanja in meril za vkljucitev pacientov med preskusanjem, kar zmanjsa skupno trajanje in stroske. Analiza podskupin z uporabo [metod kavzalnega gozda](/research#heterogeneous-treatment-effects) razkriva populacije pacientov, ki bodo najverjetneje imele koristi od zdravljenja, kar omogoca pristope precizne medicine. [Ocena heterogenih ucinkov zdravljenja](/research#debiased-ml-cate) identificira ne le povprecno ucinkovitost, ampak tudi, katere znacilnosti pacientov napovedujejo odziv, kar je kljucnega pomena za generiranje dokazov iz realnega sveta po trzenju. Manjkajoce podatke obravnavamo s strategijami veckratne imputacije, ki temeljijo na kavzalni teoriji, ne le na statisticni prirocnosti.
Farmacevtska podjetja, ki izkoriscajo naso platformo, lahko znatno skrajsajo case preskusanj, medtem ko izboljsajo izide za paciente s prilagodljivimi strategijami odmerjanja in vkljucevanja. Regulatorne vloge imajo koristi od preglednih, znanstveno strogih analiz ucinkov zdravljenja po podskupinah. Programi nadzora po trzenju in dokazov iz realnega sveta se razsirijo z avtomatskim zaznavanjem, katere populacije pacientov dozivljajo najvecjo korist od zdravljenja.
Nase resitve se integrirajo s sistemi klinicnih podatkov in vzdrzujejo popolne revizijske sledi in dokumentacijo, skladno z FDA.
Nasametodologija
Sinteza podatkov
Integriramo vase obstojece vire podatkov za izgradnjo celovite analiticne osnove.
Kavzalna analiza
Uporaba Double Machine Learning za identificiranje resnicnih odnosov vzroka in posledice.
Strateska simulacija
Modeliranje razlicnih scenarijev za napovedovanje ucinka vasih odlocitev.
Operativni obseg
Uvedba modelov, pripravljenih za produkcijo, ki se integrirajo z vasimi obstojecimi sistemi.
Pripravljeni zaceti?
Nasa ekipa zdruzuje najsodobnejse raziskave s prakticno izvedbo.
Kontaktirajte nasUsposabljanje za Causal AI
Obvladajte ogrodje DoubleML z nasimi tecaji, ki jih vodijo strokovnjaki.
DoubleML odprtokodno
Razisite nase pakete Python in R na GitHub.
“Mojstrstvo je prehod od napovedovanja, kaj se bo zgodilo, k razumevanju, zakaj se mora zgoditi.”
Zaupajo nam vodilna podjetja
