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SUMMARY:L Intelligence Artificielle en Recherche Clinique
DESCRIPTION:En présentiel\, virtuel ou hybride. \n\n\n\nDéfis pédagogiques\n\n\n\nIntégrer les enjeux réglementaires et éthiques\, avec un focus sur l’IA explicable (eXplainable AI) pour assurer transparence et validation des modèles. \n\n\n\nComprendre l’apport de l’IA dans la conception et l’optimisation des essais cliniques\, \n\n\n\nAppréhender les techniques de modélisation\, simulation\, création de bras synthétiques (SCA) et personnalisation adaptative (RAR\, N-of-1 trials)\, \n\n\n\nIdentifier et gérer les biais algorithmiques et les limites des données réelles (RWE\, RWD)\, \n\n\n\nIntégrer les enjeux réglementaires et éthiques\, avec un focus sur l’IA explicable (eXplainable AI) pour assurer transparence et validation des modèles. \n\n\n\nProgramme\n\n\n\nCette formation présente l’intelligence artificielle (IA) et son rôle dans les essais cliniques\, en offrant un nouveau regard sur leur conception et leur conduite. \n\n\n\n\nLes participants apprendront les nouvelles méthodologies permettant de sélectionner les patients selon les critères d’inclusion/exclusion\n\n\n\nLa formation couvre la modélisation et la simulation des essais cliniques pour optimiser les protocoles\, prévoir les taux de recrutement et d’abandon\, et gérer les événements indésirables (EI/EIG)\n\n\n\nLes notions de bras synthétiques (Synthetic Control Arms – SCA) seront abordées\, avec des applications en oncologie et maladies rares\, ainsi que la distinction avec les jumeaux numériques\n\n\n\nLes participants découvriront l’intégration des données de la vie réelle (Real-World Evidence – RWE) et des données du monde réel (Real-World Data -RWD)\, avec des techniques d’automatisation et de traitement du langage naturel (NLP)\n\n\n\nLa détection et le suivi des EI/EIG avant\, pendant et après les études cliniques seront expliqués\n\n\n\nLa formation présente la personnalisation des soins et la médecine de précision\, incluant les essais cliniques adaptatifs\, la randomisation adaptative (Response Adaptive Randomization – RAR) et les essais N-of-1 (N-of-1 Trials)\n\n\n\nLes méthodes d’automatisation du nettoyage (data cleaning) et de validation des données\, avec imputation et stratification des patients\, seront également traitées\n\n\n\nEnfin\, le programme traite de la réglementation et de l’éthique de l’IA en RC\, avec l’AI Act\, le rôle des autorités compétentes\, les bonnes pratiques et l’importance de l’Explainable AI (XAI).ConclusionLa formation se termine par une synthèse des enjeux et perspectives de l’IA pour transformer les essais clinique et améliorer la prise en charge des patients dans le futur.\n\n\n\n\nPrérequis\n\n\n\nAucun prérequis \n\n\n\n\n\nPour s’inscrire nous contacter via le formulaire de contact.
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