การทดลองทางคลินิก

การออกแบบและการวิเคราะห์การทดลองทางคลินิกต้องการมาตรฐานสูงสุดของความเข้มงวดทางสถิติและ Causal Inference แพลตฟอร์มของเรานำวิธีการทางเศรษฐมิติและการเรียนรู้ของเครื่องที่ทันสมัยมาใช้เพื่อเร่งการพัฒนายาในขณะที่ยังคงรักษาความสมบูรณ์ด้านกฎระเบียบที่จำเป็นสำหรับการทดลอง\n\nเราเชี่ยวชาญในการออกแบบการทดลองแบบปรับตัวที่ใช้ข้อมูลสะสมเพื่อปรับขนาดตัวอย่าง กลยุทธ์การให้ยา และเกณฑ์การลงทะเบียนผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพในระหว่างการทดลอง ซึ่งช่วยลดระยะเวลาและต้นทุนทั้งหมด การวิเคราะห์กลุ่มย่อยโดยใช้ [วิธีการ Causal Forest](/research#heterogeneous-treatment-effects) เผยให้เห็นประชากรผู้ป่วยที่มีแนวโน้มได้รับประโยชน์สูงสุดจากการรักษา ทำให้สามารถใช้วิธีการแพทย์ที่แม่นยำได้ [การประมาณผลกระทบการรักษาที่แตกต่างกัน](/research#debiased-ml-cate) ระบุไม่เพียงแค่ประสิทธิภาพเฉลี่ย แต่ยังระบุคุณลักษณะของผู้ป่วยที่คาดการณ์การตอบสนอง ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างหลักฐานในโลกแห่งความเป็นจริงหลังการตลาด เราจัดการข้อมูลที่ขาดหายไปผ่านกลยุทธ์การเติมค่าหลายชุดโดยอาศัยทฤษฎีเชิงสาเหตุ ไม่ใช่แค่ความสะดวกทางสถิติ\n\nบริษัทเภสัชกรรมที่ใช้แพลตฟอร์มของเราสามารถลดระยะเวลาการทดลองได้อย่างมาก ในขณะที่ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยผ่านกลยุทธ์การให้ยาและการลงทะเบียนแบบปรับตัว การส่งเอกสารตามกฎระเบียบจะราบรื่นขึ้น เนื่องจากการวิเคราะห์เชิงสาเหตุสามารถทนต่อการตรวจสอบของ FDA ทีมการค้ามีหลักฐานกลุ่มย่อยที่เข้มงวดทางวิทยาศาสตร์สำหรับกลยุทธ์การเข้าสู่ตลาดแบบกำหนดเป้าหมาย ความสามารถในการสร้างหลักฐานในโลกแห่งความเป็นจริงสนับสนุนการขยายฉลากและป้องกันความท้าทายด้านประสิทธิภาพด้วยหลักฐานที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ\n\nโซลูชันของเราผสานรวมกับระบบข้อมูลทางคลินิก ระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) และเวิร์กโฟลว์การส่งเอกสารตามกฎระเบียบอย่างราบรื่น