อุตสาหกรรมยา

ระยะเวลาการพัฒนายาและการอนุมัติตามกฎระเบียบถูกจำกัดด้วยความเข้มงวดทางสถิติและหลักฐานเชิงสาเหตุ แพลตฟอร์มของเราเร่งทั้งสองอย่างโดยนำ Causal Inference ที่ทันสมัยมาใช้โดยตรงในการออกแบบการทดลองทางคลินิก การวิเคราะห์ และการสร้างหลักฐานหลังการตลาด\n\nในการวิจัยระยะเริ่มต้น อัลกอริทึมการค้นพบเชิงสาเหตุช่วยระบุว่าเส้นทางโมเลกุลใดที่ขับเคลื่อนประสิทธิภาพต่อเป้าหมายอย่างแท้จริง ซึ่งช่วยเร่งการคัดเลือกสารประกอบนำ การออกแบบการทดลองทางคลินิกได้รับประโยชน์จากวิธีการปรับตัวที่ปรับขนาดตัวอย่าง กลยุทธ์การให้ยา และเกณฑ์การลงทะเบียนผู้ป่วยตามข้อมูลที่สะสม ซึ่งช่วยลดระยะเวลาและต้นทุนรวมของการศึกษาในขณะที่ยังคงรักษาพลังทางสถิติ การวิเคราะห์กลุ่มย่อยและการประมาณ [ผลกระทบการรักษาที่แตกต่างกัน](/research#heterogeneous-treatment-effects) เผยให้เห็นประชากรผู้ป่วยที่มีแนวโน้มได้รับประโยชน์สูงสุดจากการรักษา ทำให้สามารถใช้วิธีการแพทย์ที่แม่นยำได้ [การประมาณผลกระทบการรักษาที่แตกต่างกัน](/research#debiased-ml-cate) ระบุไม่เพียงแค่ประสิทธิภาพเฉลี่ย แต่ยังระบุคุณลักษณะของผู้ป่วยที่คาดการณ์การตอบสนอง ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างหลักฐานในโลกแห่งความเป็นจริงหลังการตลาด เราจัดการข้อมูลที่ขาดหายไปผ่านกลยุทธ์การเติมค่าหลายชุดโดยอาศัยทฤษฎีเชิงสาเหตุ ไม่ใช่แค่ความสะดวกทางสถิติ\n\nบริษัทเภสัชกรรมที่ใช้แพลตฟอร์มของเราสามารถลดระยะเวลาการพัฒนาได้อย่างมาก และลดต้นทุนการทดลองผ่านการออกแบบที่ปรับตัวได้ เข้าสู่ตลาดด้วยหลักฐานที่แข็งแกร่งขึ้นเพื่อสนับสนุนข้อเรียกร้องด้านประสิทธิภาพ การมีปฏิสัมพันธ์กับหน่วยงานกำกับดูแลจะราบรื่นขึ้น เนื่องจากการวิเคราะห์เชิงสาเหตุสามารถทนต่อการตรวจสอบของ FDA ทีมการค้ามีหลักฐานกลุ่มย่อยที่เข้มงวดทางวิทยาศาสตร์สำหรับกลยุทธ์การเข้าสู่ตลาดแบบกำหนดเป้าหมาย ความสามารถในการสร้างหลักฐานในโลกแห่งความเป็นจริงสนับสนุนการขยายฉลากและป้องกันความท้าทายด้านประสิทธิภาพด้วยหลักฐานที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ\n\nโซลูชันของเราผสานรวมกับระบบข้อมูลทางคลินิก ระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) และเวิร์กโฟลว์การส่งเอกสารตามกฎระเบียบอย่างราบรื่น