製藥行業

在早期研究階段，因果發現演算法幫助識別哪些分子通路真正驅動針對靶點的療效，加速先導化合物選擇。臨床試驗設計受益於根據累積數據調整樣本量和入組的自適應方法，在保持統計效力的同時縮短總研究持續時間。亞組分析和[異質性處理效應估計](/research#heterogeneous-treatment-effects)識別最可能獲益的患者群體，這對精準醫療定位和上市後標籤聲明至關重要。真實世界證據項目利用觀察性健康數據的因果推論來追蹤長期結果並檢測罕見不良事件，無需等待數年的傳統流行病學研究即可創建全面的安全性檔案。

使用我們平台的製藥公司可以大幅縮短開發時間並通過自適應設計降低試驗成本，以更強的療效聲明證據進入市場。監管互動更加順暢，因為因果分析經得起FDA審查。商業團隊擁有科學嚴謹的亞組證據用於有針對性的市場進入策略。真實世界證據能力支援標籤擴展並以同行評審的證據抵禦療效挑戰。

我們提供與臨床試驗軟件、電子健康記錄系統和監管提交工作流程無縫集成的解決方案。