Под регрессионным моделированием понимается математическое моделирование, применяемое к широкому спектру исследуемых биомедицинских данных, которые интегрируются в анализ для описания или предсказания какой-либо измеряемой величины. Данные бывают количественными или качественными и могут быть получены в результате измерения концентраций веществ, уровней биомаркеров, фармакодинамических характеристик, индивидуальных характеристик пациентов, описания внешних условий, патофизиологии и прогрессии заболевания.
В рамках этого подхода могут быть использованы обобщенные линейные и нелинейные модели. Они включают в себя модели со сплайнами или явно заданные нелинейные функции с учетом ковариат, различные виды биномиальной, логистической регрессии, а также модели для времени до наступления события: модели для пропорциональных и не пропорциональных рисков, совместные модели для непрерывных и измеряемых во времени биомаркеров, модели риска наступления тех или иных нежелательных явлений. Простые регрессионные модели создаются, как правило, без применения обыкновенных дифференциальных уравнений.
Данный тип моделирования может быть использован при анализе и предсказании ключевых биомаркеров и конечных точек для клинических исследований, когда не требуется более детальный анализ фармакологических характеристик системы. В этом случае исследователь может обобщенным образом описать динамику (например, использовать явно заданные эмпирические соотношения). Тем не менее, для тех, кто хоть раз проводил регрессионный анализ данных клинических исследований, например, при поиске зависимости ответа на терапию от экспозиции препарата, известно, насколько трудоемким может быть данный процесс.
Разрабатываемый нами модуль MultiReg позволяет максимально автоматизировать регрессионное моделирование биомедицинских данных от разведочного анализа до финального отчета.
ПО распространяется в виде интернет-сервиса, специальные действия по установке ПО на стороне пользователя не требуются.
Стоимость программного обеспечения определяется индивидуально.
