Клінічні дослідження
Дизайн та аналіз клінічних досліджень вимагають найвищих стандартів статистичної строгості та каузального висновку. Наша платформа приносить сучасні економетричні методи та методи машинного навчання для прискорення розробки ліків, зберігаючи регуляторну цілісність, якої потребують дослідження.
Ми застосовуємоCausal Machine Learningдля вирішення складних бізнес-завдань.
Ми спеціалізуємося на адаптивних дизайнах досліджень, які використовують накопичені дані для ефективного коригування розмірів вибірки, стратегій дозування та критеріїв відбору пацієнтів у середині дослідження, зменшуючи загальну тривалість та вартість. Аналіз підгруп з використанням [методів каузальних лісів](/research#heterogeneous-treatment-effects) виявляє популяції пацієнтів, які найімовірніше отримають користь від лікування, дозволяючи підходи прецизійної медицини. [Оцінка гетерогенних ефектів впливу](/research#debiased-ml-cate) визначає не лише середню ефективність, але й які характеристики пацієнтів передбачають відповідь, що критично важливо для генерації доказів реального світу після виходу на ринок. Ми обробляємо відсутні дані через стратегії множинної імпутації, обґрунтовані каузальною теорією, а не просто статистичною зручністю.
Фармацевтичні компанії, що використовують нашу платформу, можуть суттєво скоротити терміни досліджень, покращуючи результати для пацієнтів через адаптивні стратегії дозування та відбору. Регуляторні подання виграють від прозорого, науково строгого аналізу ефектів впливу в підгрупах. Програми постмаркетингового нагляду та доказів реального світу масштабуються завдяки автоматичному виявленню популяцій пацієнтів, які отримують найбільшу користь від лікування.
Наші рішення інтегруються з клінічними системами даних та підтримують повні аудиторські сліди та документацію, що відповідають вимогам FDA.
Нашаметодологія
Синтез даних
Ми інтегруємо ваші існуючі джерела даних для побудови комплексної аналітичної основи.
Каузальний аналіз
Використання Double Machine Learning для визначення справжніх причинно-наслідкових зв'язків.
Стратегічне моделювання
Моделювання різних сценаріїв для прогнозування впливу ваших рішень.
Операційний масштаб
Розгортання готових до виробництва моделей, що інтегруються з вашими існуючими системами.
“Майстерність — це перехід від передбачення того, що станеться, до розуміння того, чому це має статися.”
Нам довіряють лідери галузі
