Farmacevtska industrija

V raziskavah zgodnje faze algoritmi kavzalnega odkrivanja pomagajo identificirati, katere molekularne poti dejansko spodbujajo ucinkovitost proti tarci, kar pospesi izbiro vodilnih spojin. Zasnova klinicnih preskusanj ima koristi od prilagodljivih metod, ki prilagajajo velikost vzorcev, strategij odmerjanja in meril za vkljucitev pacientov med preskusanjem, kar zmanjsa skupno trajanje studije ob ohranjanju statisticne moci. Analiza podskupin in [ocena heterogenih ucinkov zdravljenja](/research#heterogeneous-treatment-effects) identificirata populacije pacientov, ki bodo najverjetneje imele koristi, kar je kljucnega pomena za pozicioniranje precizne medicine in trditve v navodilih za uporabo po trzenju. Programi dokazov iz realnega sveta izkoriscajo kavzalno inferenco na opazovalnih zdravstvenih podatkih za sledenje dolgorocnim izidom in zaznavanje redkih nezelenih dogodkov, kar ustvarja celovite varnostne profile brez cakanja let na tradicionalne epidemioloske studije.

Farmacevtska podjetja, ki uporabljajo naso platformo, lahko znatno skrajsajo casovnice razvoja in znizajo stroske preskusanj s prilagodljivimi zasnovami ter pridejo na trg z mocnejsimi dokazi, ki podpirajo trditve o ucinkovitosti. Regulatorne interakcije so glajse, ker kavzalne analize prestanejo nadzor FDA. Komercialne ekipe imajo znanstveno stroge dokaze o podskupinah za ciljne strategije vstopa na trg. Zmogljivosti dokazov iz realnega sveta podpirajo sirsitev navodil za uporabo in branijo pred izzivi ucinkovitosti z recenziranimi dokazi.

Zagotavljamo resitve, ki se brezhibno integrirajo s programsko opremo za klinicna preskusanja, sistemi EHR in delovnimi tokovi regulatornih vlog.