製藥產業

在早期研究中，因果發現演算法幫助識別哪些分子途徑真正驅動對靶點的療效，加速先導化合物選擇。臨床試驗設計受益於根據累積資料調整樣本量和入組的自適應方法，在維持統計檢定力的同時縮短總研究時間。子群分析和[異質性處理效應估計](/research#heterogeneous-treatment-effects)識別最可能受益的患者群體，這對精準醫療定位和上市後標籤聲明至關重要。真實世界證據計畫利用觀察性健康資料的因果推論追蹤長期結果並檢測罕見不良事件，在無需等待多年傳統流行病學研究的情況下建立全面的安全性概況。

使用我們平台的製藥公司可以透過自適應設計大幅縮短開發時程並降低試驗成本，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子群證據用於精準的上市策略。真實世界證據能力支持標籤擴展，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體、電子病歷系統和監管提交工作流程無縫整合的解決方案。