AI+ Pharma™ – eLearning (examen inclus)

AI+ Pharma™ – eLearning (examen inclus)

Transformer les soins grâce à l’innovation intelligente

Libérez la puissance de l’intelligence artificielle pour révolutionner le secteur pharmaceutique et de la santé avec la certification AI in Pharma & Healthcare. 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 flux opérationnels plus efficaces.

Vous explorerez des applications de pointe du machine learning, du traitement du langage naturel (NLP) et de l’analyse prédictive, spécialement adaptées aux sciences de la vie et aux environnements cliniques.

Grâce à des études de cas réelles, des laboratoires pratiques et des outils concrets, vous développerez les compétences nécessaires pour prendre des décisions basées sur les données, accélérer les délais de recherche et améliorer les résultats pour les patients — tout en respectant les normes éthiques et les exigences réglementaires.

Que vous soyez professionnel de la santé, dirigeant pharmaceutique, data scientist ou spécialiste des sciences de la vie, ce cours vous prépare à conduire des transformations basées sur l’IA qui produisent un impact mesurable dans l’ensemble de l’écosystème de la santé.

Pourquoi cette certification est précieuse

Intègre l’IA aux sciences de la vie
Combine des compétences essentielles en IA avec la recherche pharmaceutique, les processus cliniques et les connaissances réglementaires pour répondre aux défis réels du secteur.

Accélère le développement de médicaments
Apprenez à utiliser l’IA pour la découverte de cibles thérapeutiques, le criblage de molécules et l’optimisation des essais cliniques afin de réduire les délais de développement.

Favorise les décisions de santé basées sur les données
Utilisez l’IA pour l’évaluation des risques, la segmentation des patients et la planification des traitements.

Élargit les perspectives de carrière dans la pharma et la healthtech
Ouvre des opportunités dans les entreprises pharmaceutiques, les startups biotech, les organisations de recherche sous contrat et les plateformes de santé basées sur l’IA.

Prépare à la médecine de précision
Développe des compétences pour les thérapies personnalisées, les stratégies cliniques adaptatives et les solutions de santé améliorées par l’IA.

Caractéristiques principales

• Cours et matériel en anglais

• Niveau intermédiaire (Catégorie : AI+ Professional)

• Accès à la plateforme pendant 1 an, 24h/24 et 7j/7

• 8 heures de leçons vidéo et ressources multimédias

• 16 heures de temps d’étude recommandé

• eBooks, livres audio et podcasts

• Quiz, évaluations et ressources pédagogiques

• Examen en ligne surveillé avec une reprise gratuite incluse

• Certificat de fin de formation inclus

Outils explorés

• Python

• TensorFlow

• PyTorch

• Scikit-learn

• Pandas

• NumPy

• SQL

• Jupyter Notebooks

• MLflow

• DataBricks

• RDKit

• DeepChem

• Biopython

• Hugging Face Transformers pour le NLP biomédical

• spaCy / outils de NLP clinique

• Apache Spark pour les données de santé

• Power BI / Tableau pour les tableaux de bord cliniques

Que allez-vous apprendre ?

L’IA tout au long du cycle de vie pharmaceutique
Découvrez comment l’IA et le machine learning sont appliqués depuis la découverte de médicaments jusqu’aux essais cliniques et à la surveillance post-commercialisation.

Développement de médicaments basé sur les données
Utilisez l’IA pour analyser des données cliniques, génomiques et réelles afin de soutenir des décisions fondées sur des preuves.

Modélisation prédictive et segmentation des patients
Créez des modèles pour prédire les résultats thérapeutiques, évaluer les risques et optimiser la conception et le recrutement des essais cliniques.

NLP pour la pharmacie et la santé
Exploitez le traitement du langage naturel pour extraire des informations à partir d’articles scientifiques, de notes cliniques et de documents réglementaires.

Éthique, réglementation et conformité
Comprenez les cadres éthiques et réglementaires pour garantir un déploiement responsable de l’IA dans l’industrie pharmaceutique.

Public cible

Étudiants en pharmacie et sciences de la vie
Pour ceux qui souhaitent renforcer leurs connaissances pharmaceutiques avec des compétences pratiques en IA.

Professionnels de l’industrie pharmaceutique et biotech
Personnel R&D, clinique et réglementaire souhaitant appliquer l’IA à la découverte de médicaments, aux essais cliniques et à la sécurité.

Professionnels de santé
Médecins, cliniciens et responsables de santé cherchant à utiliser l’IA pour l’aide à la décision et la médecine de précision.

Data scientists et ingénieurs IA
Experts techniques souhaitant se spécialiser dans l’analyse de données de santé et le développement pharmaceutique intelligent.

Innovateurs en healthtech et medtech
Entrepreneurs, chefs de produit et consultants développant des solutions basées sur l’IA pour la pharma et la santé numérique.

Prérequis

• Bases en biologie (biologie humaine)

• Connaissances en pharmacie et processus de développement des médicaments

• Bases en intelligence artificielle et machine learning

• Compétences en analyse de données

• Compréhension des enjeux éthiques liés à l’IA dans la santé

Détails de l’examen

• Durée : 90 minutes

• Note de passage : 70 % (35/50)

• Format : 50 questions à choix multiples / réponses multiples

• Mode : examen en ligne surveillé (planification flexible)

• Langue : anglais

Contenu du cours

Module 1 : Fondements de l’IA dans la pharmacie

• Bases de l’IA et du machine learning

• Cas d’usage : modélisation prédictive des effets indésirables et interactions médicamenteuses

• Pratique : création de modèles prédictifs avec un outil no-code (Teachable Machine)

Module 2 : IA dans la découverte et le développement de médicaments

• Applications de l’IA dans la conception moléculaire et la réutilisation de médicaments

• Cas d’usage : réutilisation de médicaments assistée par IA (ex. traitements COVID-19)

• Pratique : conception moléculaire avec Orange Data Mining et analyse des liens maladie-médicament avec EpiGraphDB

Module 3 : IA pour l’optimisation des essais cliniques

• Amélioration du recrutement des patients, de la gestion des données et du suivi des essais

• Cas d’usage : analyses IA pour optimiser les essais cliniques

• Pratique : analyse de données cliniques avec des plateformes no-code comme KNIME

Module 4 : Médecine de précision et génomique

• Stratégies de traitement personnalisées et découverte de biomarqueurs

• Étude de cas : découverte de biomarqueurs assistée par IA dans la recherche sur le cancer

• Pratique : analyse génomique avec des outils comme CBioPortal

Module 5 : Éthique et réglementation de l’IA en pharmacie

• Gouvernance, conformité et cadres réglementaires

• Étude de cas : défis éthiques et réglementaires dans les projets d’IA pharmaceutiques

• Pratique : développement de stratégies de gouvernance de l’IA et analyse de littérature avec LitVar 2.0

Module 6 : Mise en œuvre de projets d’IA dans la pharma

• Gestion de projets IA, évaluation des outils et analyse du ROI

• Pratique : gestion de projet avec Airtable

Module 7 : Tendances futures et IA durable en pharmacie

• Technologies émergentes et applications durables dans la santé

• Étude de cas : initiatives de durabilité basées sur l’IA dans l’industrie pharmaceutique

• Pratique : planification de scénarios et analyses prédictives avec tableaux de bord

Module 8 : Projet final (Capstone)

Exemples de projets :

• Modélisation prédictive des effets indésirables liés à la polymédication

• Recrutement et fidélisation des patients pour essais cliniques assistés par IA

• Conception de médicaments basée sur l’IA pour les maladies rares

Évaluation : système structuré d’évaluation du projet final.

Licence et accréditation

Ce cours est proposé par AVC conformément au Partner Program Agreement et respecte les exigences de l’accord de licence.

Politique d’équité :
AVC ne fournit pas d’aménagements spécifiques en raison d’un handicap ou d’une condition médicale. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir conseils et accompagnement pendant le processus.