Analyse des données de santé

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE & MACHINE LEARNING

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA), du machine learning (ML), du deep learning, des méthodes de classification supervisées et non supervisées… permet entre autres :

• le développement d’outils d’analyse et de tableaux de bord pertinents (à des fins de risk-based monitoring par exemple)
• la mise à disposition d’outils de visualisation des données (par exemple, des outils permettant d’identifier les valeurs aberrantes en appliquant des techniques de Deep Forest)
• l’automatisation d’activités essentielles mais chronophages (par exemple, l’automatisation de l’annotation SDTM des CRF et la création de spécifications de mapping)
• la mise à disposition d’une recherche documentaire complète et ciblée
• la modélisation et la mise à jour de la base de données
• l’anonymisation de la base de données

SCIENCE DES DONNÉES ET TECHNIQUES STATISTIQUES

Dans le domaine du Real Word Data (RWD)/Real World Evidence (RWE) et de l’innovation en matière d’essais cliniques, l’intelligence artificielle et le machine learning complètent les techniques traditionnelles de traitement statistique et de modélisation.

Chez ICTA, nos experts utilisent ces techniques de data science et de statistiques pour apporter à nos clients des résultats de qualité, à forte valeur ajoutée, en particulier lorsque l’on :

• effectue une analyse de données administratives médicales et de dossiers médicaux
• utilise des données textuelles non structurées
• établit des liens entre plusieurs bases de données et/ou données d’essais cliniques
• intègre des bases de données de sponsors provenant d’études antérieures dans le but de détecter de nouveaux signaux d’efficacité ou de tolérance, pour identifier ou mieux caractériser le profil des répondeurs au traitement ou le mode d’utilisation le plus efficace du produit
• et lorsque l’on cherche à prédire les résultats d’essais cliniques randomisés ou mono-bras pour de nouveaux produits de santé (médicaments, dispositifs médicaux, etc…).