Simulation des découvertes de santé et biotech

Fondements scientifiques de nos simulations

Nos simulations reposent sur une combinaison de modèles mécanistiques (dynamiques des systèmes biologiques, modèles compartimentaux, PK/PD), de modèles statistiques avancés et d’algorithmes d’apprentissage automatique. Elles intègrent des données cliniques et épidémiologiques anonymisées, des registres de santé, des bases omiques publiques, ainsi que des données issues d’essais précliniques et cliniques, toutes soumises à des procédures strictes de gouvernance et de contrôle qualité. Les algorithmes utilisés incluent des méthodes bayésiennes, des réseaux de neurones, des modèles de survie, des approches de causalité et des techniques de simulation de scénarios (Monte Carlo, agents‑based). Pour garantir la rigueur scientifique, chaque modèle est calibré, validé croisé sur des cohortes indépendantes, soumis à des analyses de sensibilité et à des revues d’experts médicaux et biostatisticiens. La transparence est assurée par une documentation détaillée des hypothèses, des sources de données, des limites des modèles et des indicateurs de performance, ainsi que par des rapports traçables permettant aux partenaires de comprendre comment chaque résultat a été généré.