Intelligence Artificielle et Pharmacie Industrielle – Maîtrise des Données pour l’Innovation Médicamenteuse — Formation certifiante | tumaini

De la théorie à la pratique : Intelligence Artificielle et Pharmacie Industrielle , Maîtrise des Données pour l’Innovation Médicamenteuse met l'accent sur les cas réels.

Cette formation diplômante d’une journée (7 heures) s’adresse aux professionnels de l’industrie pharmaceutique souhaitant intégrer l’intelligence artificielle dans leurs processus métiers. Elle couvre l’utilisation des algorithmes d’apprentissage automatique pour l’analyse prédictive des données cliniques, la détection des signaux d’effets indésirables et l’optimisation des protocoles expérimentaux. Les participants apprendront à structurer des jeux de données issus des essais cliniques, à interpréter les modèles générés et à garantir leur conformité avec les normes GxP. La formation alterne apports théoriques, études de cas concrets et ateliers pratiques sur des outils métiers adaptés aux environnements réglementés.

Objectifs

• Comprendre les enjeux de l’IA dans la recherche pharmaceutique et la production", "Maîtriser les méthodes d’analyse des données cliniques et précliniques", "Appliquer des outils d’intelligence artificielle pour accélérer les processus d’innovation", "Connaître les exigences réglementaires liées à l’utilisation de l’IA en pharmacie", "Concevoir des protocoles expérimentaux intégrant des algorithmes prédictifs"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de l’IA en sciences pharmaceutiques", "content": "Présentation des cas d’usage concrets de l’IA dans la R&D pharmaceutique : découverte de médicaments, optimisation des formulations, analyse des effets indésirables. Introduction aux concepts clés d’apprentissage automatique (supervisé, non supervisé) et leurs applications réglementaires.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Prétraitement et structuration des données", "content": "Méthodes de nettoyage, normalisation et enrichissement des données issues des essais cliniques et des bases de données pharmacologiques. Focus sur les exigences des formats CDISC et les contraintes des environnements GxP.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Modélisation prédictive et analyse de risques", "content": "Construction et val

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).