Mathsly Research offre validazione statistica e metodologica indipendente di modelli predittivi AI per la ricerca clinica e farmaceutica. Audit statistico, framework metodologico preventivo, conformità TRIPOD+AI, EMA, FDA e AI Act. 90+ pubblicazioni, H-index 13. Zero conflitti di interesse.

Validazione Metodologica Modelli AI

Validiamo i modelli
mettendoli alla prova.

Validazione statistica delle performance. Validazione metodologica della solidità. Entrambe con un unico interlocutore, un’unica firma.

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Non statistica generata dall’AI. Validazione dell’AI con giudizio umano esperto.
Non usiamo strumenti AI per produrre le analisi. Valutiamo i modelli AI che altri hanno costruito. Il giudizio è umano, metodologico e porta una firma.
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Una firma che vale
90+ pubblicazioni, H-index 13, reviewer internazionale. Il parere è scritto, motivato e allegabile a qualsiasi dossier che richieda trasparenza metodologica verificabile.
90+ pub · H-index 13
Expertise scientifica verificabile
TRIPOD+AI · EMA · AI Act
Standard regolatori
Zero conflitti
Nessun coinvolgimento nello sviluppo
Risposta entro 72h
Valutazione preliminare
Il problema che risolviamo

Chi ha costruito il modello non può vederlo con lo stesso occhio.

Un modello con AUC elevato può essere mal calibrato, non trasferibile su sottopopolazioni critiche, o costruito con data leakage che ne inficia la validità. Questo non emerge dall’interno — emerge da uno sguardo esterno, metodologicamente formato e senza conflitti.

Entriamo nel processo prima dello sviluppo o dopo. Il framework metodologico preventivo evita che i problemi nascano. L’audit indipendente li trova prima che li trovino i reviewer.

Non un’opinione. Un parere scritto, motivato, che porta una firma.

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Prima della submission regolatoria
Identifica le criticità che EMA, FDA o AIFA solleverebbero, prima che costino un rinvio.
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Per la pubblicazione scientifica
TRIPOD+AI è lo standard atteso da NEJM, Lancet Digital Health, JAMIA. Un parere esterno risponde preventivamente ai reviewer.
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Prima dell’adozione clinica
Validazione su popolazioni reali prima che il modello entri in uso. Tutela i pazienti e l’istituzione.
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In contesti di M&A e fundraising
Un parere esterno vale più di un’auto-certificazione in due diligence biotech.
Cosa facciamo

Statistica, metodologia, validazione AI.

Ogni incarico produce un parere scritto, motivato e allegabile. Entriamo nella fase che vi serve.

01 Biostatistica Analisi rigorose, tracciate e allegabili — che reggono a scrutinio regolatorio o editoriale.

SAP e analisi statistica

Piano di analisi, framework estimand ICH E9(R1), report allegabile al dossier EMA/FDA.

Dimensionamento e disegno

Calcolo campionario con giustificazione metodologica, adaptive designs, conformità ICH E8(R1).

Analisi RWD

Real world evidence, gestione confounding, output tracciabile per submission regolatoria.

02 Metodologia Identificare le vulnerabilità prima che le trovino i reviewer, i regolatori o gli investitori.

Framework metodologico preventivo

Progettazione prima dello sviluppo. Ogni scelta documentata mentre viene presa, non ricostruita a posteriori.

Revisione critica del protocollo

Analisi di coerenza tra domanda clinica, disegno ed endpoint. Report con criticità e raccomandazioni.

Supporto risposta reviewer

Argomentazione metodologica difendibile davanti a EMA, FDA e riviste scientifiche.

03 Validazione AI Validazione indipendente — documentata, firmata e difendibile davanti a EMA, FDA e investitori.

Audit statistico del modello

AUC, calibrazione, data leakage, validazione esterna. Report con criticità classificate per gravità.

Fairness e conformità regolatoria

Bias su sottopopolazioni, TRIPOD+AI, EU AI Act, EMA Reflection Paper 2024.

Report per dossier regolatorio

Documento firmato allegabile a submission EMA/FDA, pubblicazioni e due diligence. Disponibile come perizia tecnica.

Parliamo del vostro modello

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