Impacts de l'IA générative en recherche clinique : état des lieux, perspectives et cas pratiques

I - Introduction à l’IA générative

A) Définition des concepts clés

• Introduction à l’IA et à l’IA générative 
• Notions techniques fondamentales 
• Perspective historique : en quoi est-ce une révolution ? 
  B) Explication des fondamentaux de l’IA
• L'IA générative : ce qu’elle fait / ce qu’elle ne fait pas 
• Implémenter l'IA dans ses produits & services 
• Implémenter l'IA dans ses process métiers 
  C) Bien commencer à utiliser l’IA
• Utiliser l'IA a titre personnel pour améliorer sa productivité 
• Vers une utilisation éthique de l’IA 
• Conclusion 

  II - IA et Recherche Clinique : quels usages et quels possibles ?

• Les enjeux de l'IA en RC
• Les différentes étapes et processus en recherche clinique où l'IA peut avoir ou aura un impact
  - Revue et classement par rapidité d'implémentation et par niveau impact
  • Quels métiers seront concernés ?
• Ce qui peut être rapidement accessible pour vous immédiatement ou dans des délais raisonnables

  III - Illustrations et cas pratiques

Cas 1 : Synthèse automatisée de la littérature et veille scientifique ciblée

• Synthétiser rapidement des dizaines d’articles, d’essais cliniques en cours, de guidelines réglementaires, afin d’identifier les lacunes et opportunités d’un protocole
• Meilleure prise de décision quant au design de l’essai, sélection plus rapide des endpoints pertinents, positionnement optimal du protocole face aux concurrents

Cas 2: Conception et optimisation du protocole d’essai

• Réalisation de premières ébauches de protocole ou d’amendement d’essai clinique.
• Gain de temps dans la rédaction et standardisation des documents, aide à la cohérence et à la complétude, réduction des itérations manuelles
• Génération de résumés, d’explications vulgarisées pour les patients, documents informatifs pour les comités d’éthique