🚀 Innovation en Recherche Clinique 🚀
Découvrez les dernières évolutions méthodologiques en recherche clinique avec le rapport de l'AIS et F-CRIN ! 📊💡
Données de soins courants : Comment les utiliser pour étayer les décisions ? 🏥📈
IA et données synthétiques : Optimisation et simulation des essais cliniques. 🤖💻
📚📚 Ce rapport explore les évolutions méthodologiques en recherche clinique. Il met en lumière des approches complémentaires à l'essai contrôlé randomisé, utiles à différents stades du cycle de vie d'un produit de santé. Le rapport s'articule autour de deux axes principaux : l'utilisation des données de soins courants pour soutenir l'évaluation clinique et l'apport de l'Intelligence Artificielle (IA) et des données synthétiques pour créer des modèles pronostiques ou simuler des essais.
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Points Clés pour les Acteurs de Terrain
- Utilisation des Données de Soins Courants :
- Émulation d'essai clinique : Reproduire un essai randomisé à partir de données observationnelles pour estimer un effet causal.
- Essais avec bras de contrôle externe : Intégrer un bras de contrôle construit à partir de données collectées en pratique courante.
- Essais augmentés par données externes : Combiner des patients inclus dans un bras contrôle randomisé avec des patients issus de sources externes.
- Apport de l'IA et des Données Synthétiques :
- Optimisation des essais cliniques : Utilisation de l'IA pour automatiser et améliorer diverses étapes des essais cliniques.
- Modèles pronostiques : Prédire l'évolution future d'une maladie ou d'une condition clinique.
- Simulation et in silico : Utilisation de modèles computationnels pour enrichir les résultats des essais cliniques.
État d’avancement des évolutions méthodologiques en recherche clinique