臨床試驗

我們專精於自適應試驗設計，使用累積資料在試驗中期有效調整樣本量、給藥策略和患者入組標準，縮短總時間和成本。使用[因果森林方法](/research#heterogeneous-treatment-effects)的子群分析揭示最可能從治療中受益的患者群體，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反應，這對上市後真實世界證據生成至關重要。我們透過植根於因果理論而非統計便利性的多重填補策略處理缺失資料。

利用我們平台的製藥公司可以大幅縮短試驗時間，同時透過自適應給藥和入組策略改善患者結果。監管提交受益於對跨子群治療效果的透明、科學嚴謹的分析。上市後監測和真實世界證據計畫透過自動檢測哪些患者群體從治療中獲得最大益處而擴大規模。

我們的解決方案與臨床資料系統整合，並維護完整的 FDA 合規審計軌跡和文件。