AI e dati sintetici per la ricerca clinica

«Le nuove tecnologie hanno cambiato radicalmente l’approccio degli specialisti alla gestione dei dati della sperimentazione clinica. È cambiato proprio il paradigma e l’oggetto dei lavori di oggi è proprio quello di comprendere queste nuove evidenze e la possibilità di elaborare nuovi modelli anche utilizzando le potenzialità dell’intelligenza artificiale». (Fonte: Farmacista33.it)

Nel campo della Ricerca Clinica, l’uso dell’Intelligenza Artificiale nella combinazione dei dati reali per la generazione di Dati sintetici consente alle aziende di accelerare i tempi di arruolamento e garantire la sicurezza e la protezione dei dati dei pazienti.

La novità del tema rende urgente per gli operatori di ricerca clinica implementare quanto prima le nuove tecnologie per ridurre i costi operativi e diminuire i tempi della ricerca.

Il corso di iKN sui Dati Sintetici e l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale è dedicato ai Clinical Operation e Data Manager per apprendere cosa differenzia i dati sintetici, come devono essere generati e convalidati per non invalidare i risultati di ricerca.

Il 22 gennaio, partecipa a 7 ore di formazione online per:

• valutare l’introduzione dei dati sintetici nella progettazione di studi clinici per ottenere grandi mole di dati ed evidenze scientifiche solide
• apprendere come utilizzare algoritmi di Machine Learning (ML) per generare dati sintetici che rispettano gli standard di qualità della ricerca e replicano le caratteristiche dei dati reali
• definire procedure di gestione e monitoraggio della privacy dei pazienti introducendo pratiche di anonimizzazione.

Il corso prevede un Simulazione dove i partecipanti, guidati dal docente nel processo di generazione di pazienti sintetici, dovranno evidenziare e risolvere le problematiche legate alla combinazione dei dati sintetici ed evitare manipolazioni errate dei dataset , garantendo la convalida delle analisi e l’affidabilità dei risultati.

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A chi si rivolge

Perchè partecipare

Partecipa per:

• approfondire il contesto di sviluppo dell’Intelligenza Artificiale e i limiti imposti dall’AI Act per generare dati sintetici in modo conforme ed etico
• impostare gli algoritmi di Machine Learning per la creazione dei pazienti sintetici a partire da un set di dati clinici reali
• preparare e pulire il dataset per replicare le caratteristiche statistiche dei dati reali e ottenere un risultato affidabile e valido
• verificare i parametri di convalida degli algoritmi per assicurare l’affidabilità dei risultati, la ripetibilità delle procedure e la compliance normativa della sperimentazione clinica
• esaminare le situazioni critiche di mancanza del dato reale per non commettere errori nella generazione dei pazienti sintetici
• garantire l’anonimizzazione del dato per ridurre il rischio di violazioni della privacy e proteggere le informazioni secondo il GDPR.

Formazione Finanziata

I Docenti

Alfonso Piciocchi

Chief Scientific Officer and Head of Biostatistics Unit, Statistician consultant
ISS

Giovanni Marsili

Biostatistico
Fondazione GIMEMA

Programma