Date :
10-11 octobre 2022
Localisation :
Bonn, en Allemagne et en ligne
Mise en réseau de la recherche et des soins, en tenant compte des défis numériques et réglementaires
Thèmes principaux de cet événement
- Le point sur le règlement relatif aux essais cliniques
- Gestion optimale des données et sécurité des données
- Approches innovantes et nouveaux protocoles d'étude
- Évaluation de la complexité : du recrutement des participants à l'étude jusqu'à la gestion des risques liés à la qualité
- Responsabilités juridiques et contrôle
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Notre article spécialisé
Quand : lundi 10 octobre 2022 à 14 h 30
Applications actuelles et futures de l'intelligence artificielle dans la recherche clinique
- Domaines d'application de l'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique
- Comment l'IA peut-elle être utile au cours des différentes phases de développement ?
- Cas d'utilisation actuels dans les essais cliniques
- Défis et limites de l'utilisation des outils d'IA dans les essais cliniques
- Validation
- La gestion du changement dans les organisations
- L'avenir des outils d'aide à la décision clinique
Nos conférenciers :
Nicolas Schaltenbrand
Directeur général et responsable de l'informatique de développement clinique chez wega Informatik AG, Suisse
Le parcours professionnel de Nicolas repose sur une double qualification : celle d'expert en données opérationnelles cliniques et celle de spécialiste en informatique.
Nicolas a passé plus de 25 ans dans les domaines du développement pharmaceutique et clinique, du commerce, du conseil en informatique et de la prestation de services. Il possède une grande expérience dans le développement et la mise en œuvre de systèmes d'information cliniques et de technologies, avec une spécialisation particulière dans les environnements cloud et les modèles économiques d'externalisation internationale liés aux essais cliniques.
Nicolas parle aussi bien le langage des chercheurs cliniques que celui des experts en informatique et sait facilement transposer des processus cliniques complexes dans la réalité opérationnelle.
Il s'intéresse à l'amélioration de l'efficacité dans le secteur des sciences de la vie grâce à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle.