மருத்துவ பரிசோதனைகள்
மருத்துவ பரிசோதனை வடிவமைப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வு மிக உயர்ந்த புள்ளிவிவர துல்லியம் மற்றும் காரண அனுமானத்தைக் கோருகிறது. பரிசோதனைகளுக்குத் தேவைப்படும் ஒழுங்குமுறை ஒருமைப்பாட்டைப் பராமரிக்கும் அதே வேளையில் மருந்து மேம்பாட்டைத் துரிதப்படுத்த நவீன எகனாமெட்ரிக்சு மற்றும் இயந்திர கற்றல் முறைகளை எங்களது தளம் கொண்டு வருகிறது.
நாங்கள் சிக்கலான வணிகச் சவால்களைத் தீர்க்கCausal Machine Learningஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.
திரட்டப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரியின் அளவுகள், மருந்தளவு உத்திகள் மற்றும் நோயாளி சேர்க்கை அளவுகோல்களை பரிசோதனையின் நடுப்பகுதியில் திறம்பட சரிசெய்யும் அடாப்டிவ் பரிசோதனை வடிவமைப்புகளில் நாங்கள் நிபுணத்துவம் பெற்றுள்ளோம், இது மொத்த கால அளவையும் செலவையும் குறைக்கிறது. [காஜல் ஃபாரஸ்ட் முறைகளைப்](/research#heterogeneous-treatment-effects) பயன்படுத்தும் துணைக்குழு பகுப்பாய்வு சிகிச்சையிலிருந்து பயனடைய அதிக வாய்ப்புள்ள நோயாளி மக்களை வெளிப்படுத்துகிறது, இது துல்லியமான மருத்துவ அணுகுமுறைகளை (precision medicine) சாத்தியமாக்குகிறது. [மாறுபட்ட சிகிச்சை விளைவு மதிப்பீடு](/research#debiased-ml-cate) சராசரி செயல்திறனை மட்டுமல்லாமல் எந்த நோயாளி பண்புகள் பதிலைக் கணிக்கும் என்பதையும் அடையாளம் காட்டுகிறது, இது சந்தைப்படுத்தலுக்குப் பிந்தைய நிஜ உலக ஆதாரங்களை உருவாக்க முக்கியமானது. புள்ளிவிவர வசதிக்காக மட்டுமல்லாமல் காரணக் கோட்பாட்டின் அடிப்படையில் பல மதிப்பீட்டு உத்திகள் மூலம் விடுபட்ட தரவை நாங்கள் கையாளுகிறோம்.
எங்களது தளத்தைப் பயன்படுத்தும் மருந்து நிறுவனங்கள் அடாப்டிவ் மருந்தளவு மற்றும் சேர்க்கை உத்திகள் மூலம் நோயாளி விளைவுகளை மேம்படுத்தும் அதே வேளையில் பரிசோதனை காலக்கெடுவைக் கணிசமாகக் குறைக்க முடியும். துணைக்குழுக்களில் சிகிச்சை விளைவுகளின் வெளிப்படையான, அறிவியல் ரீதியாக துல்லியமான பகுப்பாய்விலிருந்து ஒழுங்குமுறை சமர்ப்பிப்புகள் பயனடைகின்றன. சிகிச்சையிலிருந்து எந்த நோயாளி மக்கள் அதிக பலனைப் பெறுகிறார்கள் என்பதைத் தானாகக் கண்டறிவதன் மூலம் சந்தைப்படுத்தலுக்குப் பிந்தைய கண்காணிப்பு மற்றும் நிஜ உலக ஆதாரத் திட்டங்கள் விரிவடைகின்றன.
எங்களது தீர்வுகள் மருத்துவ தரவு அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன மற்றும் முழுமையான FDA-இணக்கமான தணிக்கை தடங்கள் மற்றும் ஆவணங்களை பராமரிக்கின்றன.
எங்களதுமுறைமை
தரவு ஒருங்கிணைப்பு
ஒரு விரிவான பகுப்பாய்வு அடித்தளத்தை உருவாக்க உங்கள் தற்போதைய தரவு ஆதாரங்களை நாங்கள் ஒருங்கிணைக்கிறோம்.
காரண பகுப்பாய்வு
உண்மையான காரண-காரிய உறவுகளை அடையாளம் காண Double Machine Learning ஐப் பயன்படுத்துதல்.
மூலோபாய உருவகப்படுத்துதல்
உங்கள் முடிவுகளின் தாக்கத்தைக் கணிக்க பல்வேறு சூழல்களை வடிவமைத்தல்.
செயல்பாட்டு அளவு
உங்கள் தற்போதைய அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கும் உற்பத்திக்குத் தயாரான மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல்.
தொடங்குவதற்குத் தயாரா?
எங்கள் குழு அதிநவீன ஆராய்ச்சியை நடைமுறைச் செயலாக்கத்துடன் இணைக்கிறது.
எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளவும்Causal AI பயிற்சி
எங்களது நிபுணர் தலைமையிலான படிப்புகள் மூலம் DoubleML கட்டமைப்பில் தேர்ச்சி பெறுங்கள்.
DoubleML திறந்த மூல
GitHub இல் எங்களது Python மற்றும் R தொகுப்புகளை ஆராயுங்கள்.
“என்ன நடக்கும் என்று கணிப்பதிலிருந்து அது ஏன் நடக்க வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதே திறமையாகும்.”
தொழில்முறை தலைவர்களால் நம்பப்படுகிறது
