Kliniska prövningar

Design och analys av kliniska prövningar kräver högsta standarder för statistisk rigorösitet och kausal inferens. Vår plattform tillför moderna ekonometriska och maskininlärningsmetoder för att accelerera läkemedelsutveckling samtidigt som den regulatoriska integriteten som prövningar kräver bibehålls.

Vi tillämparCausal Machine Learningför att lösa komplexa affärsutmaningar.

Vi specialiserar oss på adaptiva prövningsdesigner som använder ackumulerande data för att effektivt justera stickprovsstorlekar, doseringsstrategier och patientinklusionskriterier mitt under prövningen, vilket minskar total varaktighet och kostnad. Subgruppsanalys med [kausala skogsmetoder](/research#heterogeneous-treatment-effects) avslöjar patientpopulationer som mest sannolikt gynnas av behandling, vilket möjliggör precisionsmedicinska tillvägagångssätt. [Heterogen behandlingseffektuppskattning](/research#debiased-ml-cate) identifierar inte bara genomsnittlig effektivitet utan vilka patientegenskaper som förutsäger respons, kritiskt för evidensgenerering i verklig värld efter marknadsföring. Vi hanterar saknad data genom multipla imputeringsstrategier grundade i kausal teori, inte bara statistisk bekvämlighet.

Läkemedelsföretag som utnyttjar vår plattform kan väsentligt reducera prövningstider samtidigt som patientutfall förbättras genom adaptiv dosering och inklusionsstrategier. Regulatoriska inlämningar gynnas av transparent, vetenskapligt rigorös analys av behandlingseffekter över subgrupper. Post-market surveillance och program för evidens i verklig värld skalas genom automatisk detektion av vilka patientpopulationer som upplever störst nytta av behandling.

Våra lösningar integreras med kliniska datasystem och upprätthåller fullständiga FDA-kompatibla revisionsspår och dokumentation.