臨床試驗

我們專注於使用累積數據有效調整樣本量、給藥策略和患者入組標準的自適應試驗設計，縮短總持續時間 and 成本。使用[因果森林方法](/research#heterogeneous-treatment-effects)的亞組分析揭示最可能從治療中獲益的患者群體，實現精準醫療方法。[異質性處理效應估計](/research#debiased-ml-cate)不僅識別平均療效，還識別哪些患者特徵預測響應，這對上市後真實世界證據生成至關重要。我們通過基於因果理論而非僅僅統計便利的多重填補策略處理缺失數據。

利用我們平台的製藥公司可以大幅縮短試驗時間，同時通過自適應給藥和入組策略改善患者結果。監管提交受益於對亞組間處理效應的透明、科學嚴謹的分析。上市後監測和真實世界證據項目通過自動檢測哪些患者群體從治療中獲益最大而規模化。

我們的解決方案與臨床數據系統集成，並保持完整的FDA合規審計跟蹤和文檔。