试探性营救的新方法
如果您的试验未能达到第二阶段或第三阶段的终点，您将面临艰难的选择。要么放弃，要么放弃产品。这两种选择对您的业务和您努力帮助的患者都有重大影响。
如今，机器学习等高级分析技术正在使对数据的新的、更精确的看法成为可能，识别可预测的生物标志物，并根据可能产生不同结果的特征生成子组。
捕获这些数据可以决定一个成功的试验和一个废弃的产品。
在子群体中隐藏的机会
IQVIA的子群体优化和建模解决方案从您的试验数据中识别出治疗效果更明显的子群体，避免了统计1型错误的偏见。这可以支持
- 以病人为中心的疗效证明
- 类似疗法之间的差异，获得监管机构和支付方的批准
- 改善患者纳入/排除标准
它是如何工作的
根据你的分子和患者群体量身定制的解决方案
IQVIA CORE驱动的精准医疗手机版必威
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集成在一起，以开发更精确识别模式的专用算法。
在CORE的支持下，IQVIA的高级统计学家可以通过发现试验结果的模式和联系，提出改进的研究设计或新的发展策略。
我们的团队还确保数据和参数与行业标准和最佳实践一致，因此您可以自信地决定如何前进。
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