Klinik tadqiqotlar
Klinik tadqiqotlarni loyihalash va tahlil qilish statistik qat'iylik va sabab-natija xulosasining eng yuqori standartlarini talab qiladi. Bizning platformamiz sinov talab qiladigan regulyativ yaxlitlikni saqlab qolgan holda dori ishlab chiqarishni tezlashtirish uchun zamonaviy ekonometrik va mashina o'rganish usullarini olib keladi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningmurakkab biznes muammolarini hal qilish uchun.
Biz umumiy davomiylik va xarajatlarni kamaytirgan holda sinov o'rtasida namuna o'lchamlari, dozalash strategiyalari va bemorlarni ro'yxatga olish mezonlarini samarali sozlash uchun to'plangan ma'lumotlardan foydalanadigan moslashuvchan sinov dizaynlariga ixtisoslashganmiz. [Sabab-natija o'rmoni usullari](/research#heterogeneous-treatment-effects) yordamida kichik guruh tahlili davolashdan foyda ko'rish ehtimoli eng yuqori bo'lgan bemor populyatsiyalarini ochib beradi, aniq tibbiyot yondashuvlarini imkon beradi. [Heterogen davolash ta'sirini baholash](/research#debiased-ml-cate) nafaqat o'rtacha samaradorlikni, balki qaysi bemor xususiyatlari javobni bashorat qilishini ham aniqlaydi, bu marketingdan keyingi real dunyo dalillarini yaratish uchun muhim. Biz yo'qolgan ma'lumotlarni faqat statistik qulaylik emas, sabab-natija nazariyasiga asoslangan bir nechta imputatsiya strategiyalari orqali boshqaramiz.
Bizning platformamizdan foydalanadigan farmatsevtika kompaniyalari moslashuvchan dozalash va ro'yxatga olish strategiyalari orqali bemor natijalarini yaxshilagan holda sinov muddatlarini sezilarli darajada qisqartirishi mumkin. Regulyativ yuborishlar kichik guruhlar bo'ylab davolash ta'sirlarining shaffof, ilmiy jihatdan qat'iy tahlilidan foyda ko'radi. Marketingdan keyingi kuzatuv va real dunyo dalillari dasturlari davolashdan eng katta foyda ko'radigan bemor populyatsiyalarini avtomatik aniqlash orqali kengayadi.
Bizning yechimlarimiz klinik ma'lumotlar tizimlari bilan integratsiyalanadi va FDA ga mos audit izlari va hujjatlarni to'liq saqlaydi.
Bizningmetodologiyamiz
Ma'lumotlarni sintez qilish
Keng qamrovli analitik asos yaratish uchun mavjud ma'lumotlar manbalaringizni integratsiyalaymiz.
Sabab-natija tahlili
Haqiqiy sabab-natija munosabatlarini aniqlash uchun Double Machine Learning dan foydalanish.
Strategik simulyatsiya
Qarorlaringiz ta'sirini bashorat qilish uchun turli senariylarni modellashtirish.
Operatsion miqyos
Mavjud tizimlaringiz bilan integratsiyalangan ishlab chiqarishga tayyor modellarni joylashtirish.
Boshlashga tayyormisiz?
Bizning jamoamiz eng zamonaviy tadqiqotlarni amaliy amalga oshirish bilan birlashtiradi.
Biz bilan bog'laningCausal AI o'qitish
Mutaxassislar tomonidan boshqariladigan kurslarimiz bilan DoubleML freymvorkini o'zlashtiring.
DoubleML ochiq manba
GitHub da Python va R paketlarimizni o'rganing.
“Mahorat - bu nima bo'lishini bashorat qilishdan nima uchun bo'lishi kerakligini tushunishga o'tishdir.”
Sanoat yetakchilari tomonidan ishonilgan
