临床试验

我们专注于使用累积数据有效调整样本量、给药策略和患者入组标准的自适应试验设计，缩短总持续时间和成本。使用[因果森林方法](/research#heterogeneous-treatment-effects)的亚组分析揭示最可能从治疗中获益的患者群体，实现精准医疗方法。[异质性处理效应估计](/research#debiased-ml-cate)不仅识别平均疗效，还识别哪些患者特征预测响应，这对上市后真实世界证据生成至关重要。我们通过基于因果理论而非仅仅统计便利的多重填补策略处理缺失数据。

利用我们平台的制药公司可以大幅缩短试验时间，同时通过自适应给药和入组策略改善患者结果。监管提交受益于对亚组间处理效应的透明、科学严谨的分析。上市后监测和真实世界证据项目通过自动检测哪些患者群体从治疗中获益最大而规模化。

我们的解决方案与临床数据系统集成，并保持完整的FDA合规审计跟踪和文档。