NOUVEAU • IA Générative & Numérique en Santé pour l’Industrie Pharmaceutique

Inscriptions et renseignements via le formulaire ci dessous

Formation « IA Générative & Numérique en Santé pour l’Industrie Pharmaceutique »

Cette formation est conçue en trois modules. Elle peut aussi se décliner en une ou deux matinée en Intra en remote ou hybride. Le programme sera affiné et adapté à votre demande et aux spécificités de votre laboratoire. N’hésitez pas à nous consulter.

Objectifs de la formation « IA Générative & Numérique en Santé pour l’Industrie Pharmaceutique »

• Familiariser les collaborateurs avec les enjeux et applications de l’IA générative dans le domaine de la santé.
• Comprendre les opportunités offertes par l’IA générative dans le cadre des spécialités médicales (radiologie, oncologie, cardiologie, autres spécialités médicales…) Le programme sera élaboré à votre demande.
• Savoir anticiper les limites, les défis éthiques et de sécurité des données associés à l’utilisation de l’IA dans l’industrie pharmaceutique.

Objectifs pédagogiques :

• Connaître l’environnement du digital en santé : les enjeux, les initiatives / objectifs du gouvernement
• Comprendre comment va évoluer le métier des professionnels de santé avec l’aide du numérique => en quoi ça transforme leurs pratiques (ex : aide au diagnostic, aide à la décision thérapeutique, suivi des patients à distance…)
• Comprendre comment le numérique change le rapport du patient avec sa maladie et avec les soignants
• Comprendre quelles sont les opportunités pour un laboratoire pharmaceutique

Objectifs stratégiques :

• Mettre toute la filiale au même niveau de connaissances et de compréhension des enjeux du numérique
• Inciter les collaborateurs de tous les départements de se remettre en question sur leur façon d’interagir avec les professionnels de santé et d’envisager de nouvelles pratiques le cas échéant

Public cible

• Tous les collaborateurs du laboratoire (ex. : équipes R&D, Market Access, MSL, délégués médicaux, cliniciens).

Module 1 : Introduction à l’IA Générative et Enjeux pour la Santé – Durée : 2 heures (hybride)

1. Présentation de la e-santé et de l’IA générative

• Introduction à l’IA générative : concepts clés et applications spécifiques pour la santé.
• Enjeux et perspectives stratégiques pour l’industrie pharmaceutique.
• Considérations éthiques et déontologiques : garantie humaine en IA, enjeux de confiance et transparence pour les utilisateurs.

2. Impact du numérique et de l’IA sur le système de soins

• Digitalisation des parcours de soins : téléconsultation, télésurveillance et soins à domicile.
• Exemples d’applications de l’IA générative : diagnostic assisté, génération de résumés médicaux (LLM en médecine).
• Défis éthiques associés aux LLM et recommandations de l’OMS.

3. Big Tech et partenariats avec l’industrie pharmaceutique

• Rôle des grands acteurs du numérique (Google, Apple, Microsoft) en santé.
• Collaboration ou concurrence pour les laboratoires pharmaceutiques ? Exemples et débats.

Interactivité :

• Questionnaire d’introduction pour évaluer les connaissances préexistantes et les attentes.
• Session Q&A à la fin pour échanger sur les perspectives et limites de l’IA générative en santé.

Module 2 : Applications Clés de l’IA dans la Pratique Médicale – Durée : 2 heures (hybride)

1. Applications de l’IA générative en oncologie et hématologie

• Présentation de cas concrets d’IA dans la détection des tumeurs, l’oncologie de précision (Owkin, ConcertAI), et télésurveillance.
• Études de cas et démonstrations : PortrAIt pour l’analyse d’images, Nabla Copilot pour les consultations médicales.

2. Utilisation de l’IA générative dans d’autres spécialités médicales

• Exemples en cardiologie (imagerie cardiovasculaire), rhumatologie (suivi de patients), et CNS , d’autres exemples sont possibles selon les besoins de votre laboratoire.
• Outils comme Anamnèse pour le suivi des patients et les jumeaux numériques avec ExactCure.

3. Impact de l’IA sur le diagnostic et la décision clinique

• Analyse de symptom checkers (Symptomate, Ada Health).
• Introduction aux modèles génératifs en médecine : ChatGPT4, Med-PaLM2.

Interactivité :

• Échanges sur l’utilisation actuelle des LLM dans les applications de santé.
• Démonstrations en direct de certains outils d’IA pour illustrer leur potentiel.

Module 3 : Opportunités et défis pour l’industrie pharmaceutique – Durée : 2 heures (hybride)

1. Cybersécurité et gestion des données de santé

• Sécurisation des données de santé et lutte contre les cybermenaces.
• Présentation du programme CaRE et des infrastructures de données (Health Data Hub).

2. Les DTx et solutions digitales pour le suivi des patients

• Définitions et différences entre DTx (thérapies digitales) et solutions en e-santé.
• Exemples d’applications et de DTx

3. Intégration de la réalité virtuelle et des solutions connectées

• Cas d’usage de la réalité virtuelle en rééducation, gestion de la douleur, suivi des patients atteints de maladies neurodégénératives
• Exemples d’applications VR : Avatar Medical en chirurgie, Hypno VR en gestion de la douleur.

4. Stratégies omnicanales et communication digitale

• Perceptions des professionnels de santé et des patients sur la transformation numérique.
• Enjeux du marketing digital pour l’industrie pharmaceutique.

Interactivité :

• Exercice interactif sur la perception de la digitalisation dans le secteur de la santé.
• Réflexion en groupe sur les nouvelles stratégies de communication digitale en B2B et B2B2C.

Récapitulatif et Clôture

• Synthèse des points clés abordés dans les trois modules.
• Évaluation de la formation avec questionnaire final pour mesurer les acquis.
• Perspectives futures et ressources pour approfondir les connaissances en IA et santé numérique.

Ce programme structuré permet aux collaborateurs du Laboratoire de mieux comprendre les enjeux de l’IA générative en santé, ses applications concrètes, son imbrication dans le digital en santé et les défis stratégiques pour l’industrie pharmaceutique.