AI+ Pharma - eLearning (examen inclus)
275,00 EUR
- 16 hours
Libérez la puissance de l’intelligence artificielle pour révolutionner le secteur pharmaceutique et de la santé grâce à la certification « IA en Pharmacie & Santé ». Ce programme permet aux professionnels d’exploiter l’IA pour une découverte de médicaments plus intelligente, des essais cliniques optimisés, des soins personnalisés aux patients et des processus opérationnels plus efficaces. Vous explorerez des applications de pointe de l’apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de l’analytique prédictive, spécialement adaptées aux sciences de la vie et aux environnements cliniques.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et matériel en anglais
Niveau
Niveau débutant-intermédiaire
Accès
Accès à la plateforme 24h/24 et 7j/7 pendant 1 an
8 heures de cours vidéo et de contenus multimédias
Recommandation de 16 heures de temps d’étude
eBooks, livres audio, podcasts
Quiz, évaluations et ressources de cours
Examen
Examen en ligne surveillé avec une nouvelle tentative gratuite
Certificat
Attestation de réussite incluse
Transformer les soins grâce à l’innovation intelligente
Allie des compétences essentielles en IA à la recherche pharmaceutique, aux processus cliniques et aux connaissances réglementaires, afin de vous préparer aux défis concrets de l’industrie.
Résultats d’apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
L’IA tout au long du cycle de vie pharmaceutique
Découvrez comment l’IA et le machine learning sont utilisés, de la découverte de médicaments aux essais cliniques et à la surveillance post-commercialisation.
Développement de médicaments fondé sur les données
Utilisez l’IA pour analyser des données cliniques, génomiques et du monde réel afin d’orienter des décisions fondées sur des preuves.
Modélisation prédictive et segmentation des patients
Élaborer des modèles pour les résultats de traitement, l’évaluation des risques et l’optimisation de la conception des essais et du recrutement
NLP pour la pharmacie et la santé
Leverage natural language processing to extract insights from scientific papers, clinical notes, and regulatory documents
Éthique, réglementation et conformité
Comprendre les cadres éthiques, réglementaires et de conformité afin de garantir un déploiement responsable de l’IA dans le secteur pharmaceutique.
Outils explorés
- Python
- TensorFlow
- PyTorch
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- SQL
- Notebooks Jupyter
- MLflow
- DataBricks
- RDKit
- DeepChem
- Biopython
- Transformers Hugging Face pour le TAL biomédical
- spaCy / Boîtes à outils NLP clinique
- Apache Spark pour les données de santé
- Power BI / Tableau pour tableaux de bord cliniques
Chronologie du cours
Fondements de l’IA en pharmacie
Leçon 1
- Bases de l’IA et du machine learning – Introduction aux principaux concepts et modèles de l’intelligence artificielle.
- Cas d’usage : Modélisation prédictive des effets indésirables des médicaments et des interactions médicamenteuses à partir de données historiques de patients.
- Pratique : créez des modèles prédictifs avec un outil sans code (Teachable Machine).
L’IA dans la découverte et le développement de médicaments
Leçon 2
- Explorez les applications de l’IA dans la conception moléculaire de médicaments et le repositionnement de médicaments.
- Cas d’usage : réussites de réutilisation pilotée par l’IA, par exemple pour des traitements contre la COVID-19.
- Atelier pratique : conception moléculaire et repositionnement de médicaments avec Orange Data Mining ; explorez les liens maladie-médicament avec EpiGraphDB.
IA pour l’optimisation des essais cliniques
Leçon 3
- Améliorez le recrutement des patients, la gestion des données cliniques et le suivi.
- Cas d’usage : l’analyse prédictive par IA de Pfizer pour optimiser les essais cliniques.
- Pratique : mettez en œuvre l’analyse de données cliniques avec des plateformes sans code comme KNIME.
Médecine de précision et génomique
Leçon 4
- Découvrez des stratégies de traitement personnalisées et l’identification de biomarqueurs.
- Étude de cas : découverte et validation de biomarqueurs assistées par l’IA dans le cancer.
- Atelier pratique : analyse génomique à l’aide d’outils d’interprétation basés sur l’IA comme CBioPortal.
IA éthique et réglementée dans l’industrie pharmaceutique
Leçon 5
- Examiner les considérations éthiques, la gouvernance, la conformité et les cadres réglementaires.
- Étude de cas : défis éthiques et réglementaires dans les grands projets d’IA en pharmacie.
- Pratique : élaborez des stratégies de gouvernance de l’IA et effectuez une exploration de la littérature avec LitVar 2.0.
Mise en œuvre de l’IA dans les projets pharmaceutiques
Leçon 6
- Concentrez-vous sur la gestion de projets d’IA, l’évaluation des outils et l’analyse du retour sur investissement (ROI).
- Pratique : gérez des projets d’IA avec Airtable pour le suivi, la collaboration et la supervision.
Tendances futures et IA durable dans l’industrie pharmaceutique
Leçon 7
- Explorez les technologies émergentes de l’IA et les applications durables dans le domaine de la santé.
- Étude de cas : initiatives de durabilité menées par l’IA dans l’industrie pharmaceutique.
- Pratique : planification de scénarios et analyses prédictives via des tableaux de bord pour des décisions tournées vers l’avenir.
Projet de fin d’études
Leçon 8
- Modélisation prédictive des effets indésirables médicamenteux en situation de polymédication.
- Recrutement et fidélisation des participants aux essais cliniques optimisés par l’IA.
- Conception de médicaments assistée par l’IA pour les maladies rares.
- Évaluation : dispositif structuré d’évaluation du projet de fin d’études.
À qui s’adresse ce programme ?
Étudiants en pharmacie et en sciences de la vie : ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en pharma ou en biotechnologie grâce à une expertise pratique en IA.
Professionnels de l’industrie pharmaceutique et biotechnologique : équipes R&D, cliniques et réglementaires souhaitant appliquer l’IA à la découverte de médicaments, aux essais cliniques et à la gestion de la sécurité.
Professionnels de santé : médecins, cliniciens et responsables du secteur de la santé souhaitant exploiter l’IA pour l’aide à la décision et la médecine de précision.
Data Scientists et ingénieurs en IA : experts techniques souhaitant se spécialiser dans l’analytique de santé, le développement intelligent de médicaments et les applications pharmaceutiques.
Innovateurs en healthtech et medtech : entrepreneurs créant des solutions basées sur l’IA pour l’industrie pharmaceutique
Plus de détails
Prérequis
- Biologie fondamentale : Compréhension de base des concepts de biologie humaine.
- Connaissances pharmaceutiques :Connaissance du développement des médicaments et des processus réglementaires.
- Notions de base en IA et apprentissage automatique : Familiarité avec les principes fondamentaux de l’IA et du machine learning.
- Compétences en analyse de données :Capacité à travailler avec des ensembles de données et à les interpréter.
- Perspicacité éthique :Compréhension des considérations éthiques dans les soins de santé assistés par l’IA.
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Réussite : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiple / à réponses multiples
- Mode de livraison : en ligne via une plateforme d’examen surveillé (planification flexible)
- Langue : anglais
Licences et accréditations
Ce cours est proposé par AVC conformément à l’accord du programme de partenariat et respecte les exigences de l’accord de licence.
Politique d’équité
AVC ne fournit pas d’aménagements en raison d’un handicap ou d’un problème médical d’un étudiant. Il est recommandé aux candidats de contacter AVC pour obtenir des conseils et un accompagnement tout au long de la procédure de demande d’aménagement.
Foire aux questions
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