试验救援的新方法
如果您的试验未能达到第二阶段或第三阶段终点，您将面临艰难的选择。放弃或取消产品的优先级。这两种选择都会对您的业务和您努力帮助的患者产生重大影响。
如今，机器学习等先进的分析都是将新的，更精确的视图能够进入数据，识别预测生物标志物和基于可能产生不同结果的特性生成子组。
获取这些数据可能是成功的试验和废弃产品之间的区别。
分组中隐藏的机会
IQVIA的子群优化和建模解决方案从您的试验数据中识别子群体，其中治疗效果更加明显，避免偏见统计类型1错误。这可以支持
- 以患者为中心的疗效证明
- 相似疗法之间的区别，获得监管机构和付款人的批准
- 患者包含/排除标准的改进
工作原理
围绕您的分子和患者群体构建的定制解决方案
由IQVIA核心驱动的精确医学手机版必威
IQVIA CORE的强大功能将您手机版必威的数据与IQVIA的高级分析、技术和领域专业知识相结合，以开发专门构建的算法，从而更精确地识别模式。
在核心的推动下，IQVIA的高级统计学家可以通过发现试验结果中的模式和联系，提出改进的研究设计或新的发展战略。
我们的团队还确保数据和参数符合行业标准和最佳实践，因此您可以自信地决定如何前进。
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