Фармацевтична галузь

На ранній стадії досліджень алгоритми каузального відкриття допомагають визначити, які молекулярні шляхи насправді забезпечують ефективність проти цілі, прискорюючи вибір провідних сполук. Дизайн клінічних досліджень виграє від адаптивних методів, які коригують розміри вибірки та відбір на основі накопичених даних, скорочуючи загальну тривалість дослідження, зберігаючи статистичну потужність. Аналіз підгруп та [оцінка гетерогенних ефектів впливу](/research#heterogeneous-treatment-effects) визначають популяції пацієнтів, які найімовірніше отримають користь, що критично важливо для позиціонування прецизійної медицини та постмаркетингових заявок на етикетку. Програми доказів реального світу використовують каузальний висновок на обсерваційних даних про здоров'я для відстеження довгострокових результатів та виявлення рідкісних побічних ефектів, створюючи комплексні профілі безпеки без очікування років традиційних епідеміологічних досліджень.

Фармацевтичні компанії, що використовують нашу платформу, можуть суттєво скоротити терміни розробки та знизити витрати на дослідження через адаптивні дизайни, виходячи на ринок з більш сильними доказами на підтримку заявок про ефективність. Регуляторна взаємодія проходить гладше, оскільки каузальні аналізи витримують перевірку FDA. Комерційні команди мають науково строгі докази по підгрупах для таргетованих стратегій виходу на ринок. Можливості доказів реального світу підтримують розширення показань та захист від викликів ефективності з рецензованими доказами.

Ми надаємо рішення, які безшовно інтегруються з програмним забезпеченням клінічних досліджень, системами електронних медичних записів та робочими процесами регуляторних подань.