L'intelligence artificielle en recherche clinique et ses applications en santé

Cette formation vise à permettre aux professionnels de santé et de la recherche clinique de comprendre, évaluer et utiliser l'intelligence artificielle de manière fiable, sécurisée et responsable, depuis ses applications en santé jusqu'à son intégration dans la conception et l'optimisation des essais cliniques.

Les participants découvriront les applications concrètes de l'IA en santé, notamment le diagnostic assisté, l'analyse d'images médicales, la médecine personnalisée, la recherche biomédicale et les nouvelles approches d'aide à la décision, illustrées par des études de cas réels.

La formation aborde également l'apport de l'IA dans la recherche clinique, avec un focus sur les techniques de modélisation et de simulation, la création de bras synthétiques (Synthetic Control Arms – SCA), les approches de personnalisation adaptative (Response Adaptive Randomization – RAR, essais N-of-1) ainsi que les leviers d'optimisation des essais cliniques.

Une attention particulière est portée aux limites et défis liés à l'utilisation de l'IA : qualité, représentativité et exploitation des données (RWE/RWD), gestion des biais algorithmiques, fiabilité et interprétabilité des modèles, intégration dans les systèmes existants ainsi qu'aux enjeux éthiques, réglementaires et légaux.

Enfin, la formation met en avant l'importance de l'Explainable AI (XAI) afin d'assurer la transparence, la validation et la confiance dans les décisions algorithmiques, tout en soulignant le rôle essentiel des approches collaboratives entre développeurs, cliniciens, chercheurs et experts réglementaires pour garantir un déploiement responsable et efficace de l'IA en santé.

Cette formation propose une vision complète de l'intelligence artificielle appliquée à la santé, depuis ses fondements théoriques jusqu'à ses applications actuelles et ses perspectives d'évolution.
Elle débute par une introduction aux principes de l'intelligence artificielle, du Machine Learning et du Deep Learning, avant d'explorer leurs applications concrètes dans le domaine de la santé : aide au diagnostic, analyse d'images médicales, détection précoce des maladies, médecine personnalisée et recherche biomédicale.
La formation aborde également les enjeux de la médecine de précision et de la génomique, où l'IA contribue à une meilleure compréhension des profils biologiques et à l'adaptation des stratégies thérapeutiques.
Un volet est consacré à la santé numérique et aux technologies connectées, notamment les applications mobiles de suivi des patients, les outils d'aide à la décision clinique et les solutions destinées à la gestion des pathologies chroniques.
Les participants découvriront également les applications émergentes de l'IA dans la recherche clinique, notamment l'optimisation des essais cliniques, les approches de modélisation et de simulation, la création de bras synthétiques (Synthetic Control Arms – SCA) ainsi que les stratégies adaptatives et personnalisées.
Une attention particulière est portée aux enjeux éthiques, réglementaires et sécuritaires : protection des données de santé (RGPD, hébergeurs agréés), gestion des biais algorithmiques, responsabilité médicale, fiabilité et interprétabilité des modèles, ainsi qu'à la présentation des cadres réglementaires applicables tels que l'AI Act européen.
Enfin, la formation explore les perspectives futures de l'IA en santé : robotique médicale, chirurgie assistée, IA générative, impact médico-économique sur les systèmes de soins et évolution des métiers de la santé, tout en mettant en avant les conditions nécessaires à un déploiement responsable et sécurisé de ces technologies.