DeepSensi™

Für die Pharmaindustrie

Neunzig Prozent der klinischen Studien scheitern.
Reparieren Sie den Nenner.

Nicht das Medikament. Jede gescheiterte Studie starb denselben Tod: Der richtige Patient wurde zu spät gefunden. DeepSensi™ ordnet im exakten Moment der Diagnose zu, simuliert die Kohorte, bevor ein Standort öffnet, und bewertet die Therapie anhand der Number Needed to Treat vor der ersten Dosis. Ein Tag Studienverzögerung kostet mehr als das Pilotprojekt.

90%
der klinischen Studien scheitern heute
Bei der Diagnose
nicht nach der Rekrutierung
NNT
vor der ersten Dosis berechnet
4
Kontinente

Was sich ändert

Was sich für Ihre Pipeline ändert

01

Zuordnung im Moment der Diagnose

Erreichen Sie den richtigen Patienten, wenn die Diagnose gestellt wird, nicht Monate nachdem die Rekrutierung abgeschlossen ist.

02

Simulation auf Bevölkerungsebene

Synthetische Bevölkerungszwillinge prognostizieren Wirksamkeit, Komplikationen und Number Needed to Treat, bevor ein einziger Standort eröffnet.

03

Entdeckung verifizierter Evidenz

Hypothesen, die in der deterministischen Validierung biologischer Netzwerke verankert sind, nicht in den Schätzungen von Sprachmodellen.

04

Vier Kontinente

Eine verteilte Architektur mit globaler Reichweite.

05

Eine Literaturmaschine, die niemals schläft

Die Live-Erfassung aus 46 wissenschaftlichen Datenbanken hält die Evidenzbasis Ihres Wirkstoffs bei jeder Beratung aktuell.

06

Föderierte Kohorten, Daten, die niemals verschoben werden

Krankenhäuser tauschen validierte Diagnosemuster aus, keine Patientenakten: datenschutzfreundliche Signale über Grenzen und Gerichtsbarkeiten hinweg.

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