Formazione Online | AI e dati sintetici per la ricerca clinica
AI e dati sintetici per la ricerca clinica
Nuove frontiere dei dati per accelerare la ricerca e garantire analisi anonimizzate su ampie quantità di dati
- 22 Gennaio 2025
- 7 ore
- online
- Attestato di partecipazione
- Special Price dedicato a Sanità e CRO - Clicca su iscriviti per scoprirlo!
Promozioni
Approfitta dell’offerta* su iscrizioni multiple: risparmia fino al 20% iscrivendo più partecipanti contemporaneamente
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«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 rendono 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
Il Corso è di interesse per tutti i professionisti coinvolti nella ricerca clinica che voglio approfondire i vantaggi e i limiti applicativi e normativi dei dati sintetici nella gestione della popolazione dello studio.
Le 7 ore di Formazione Online sono dirette ai centri sperimentali, alle CRO e alle aziende farmaceutiche.
Nello specifico, è di interesse per:
- Clinical Operations
- Clinical Data Scientist
- Clinical Data Analyst
- Clinical Project Manager
- Regulatory Affair Manager
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
Grazie alla nostra certificazione UNI EN ISO 9001:2015 puoi sfruttare le opportunità della formazione finanziata
I Docenti
Programma
22 gennaio 2025 dalle 9.30 alle 17.30
Contesto di sviluppo dei dati sintetici per la ricerca clinica e coinvolgimento degli attori: centro clinico, CRO e azienda farmaceutica
- Definizione e contesto di utilizzo dei dati sintetici nella ricerca clinica
- Esaminare la differenza tra dati reali e dati sintetici
- AI Act e implicazioni legali e normative per le aziende che utilizzano dati sintetici nella ricerca clinica
- Applicazioni e vantaggi nella sperimentazione clinica di sviluppare questi modelli
- Algoritmi di Machine Learning (ML) sono utilizzati per generare dati sintetici capaci di rispecchiare i dati reali
Pulizia e preparazione del database per la generazione di dati sintetici
- Strumenti di pre-processing e tecniche per la preparazione dei dati
- Normalizzazione, imputazione dei valori mancanti e rilevamento delle anomalie
Focus casistiche limite nell’utilizzo del dato sintetico per non invalidare i risultati di ricerca
- Strategie per gestire la mancanza di dati reali e come i dati sintetici possono colmare queste lacune senza compromettere l’integrità dello studio
- Problematiche legate all’integrazione dei dati reali e sintetici e come garantire che le conclusioni rimangano valide
Data Privacy: come assicurare che dal dato sintetico non si possa risalire al dato reale
- Anonimizzazione per evitare di risalire ai dati reali
- Analisi dei rischi associati all’uso di dati sintetici e come mitigarli
Validare i dati sintetici per l’utilizzo clinico per garantire l’accuratezza dei risultati e la conformità agli standard etici e normativi
- Definire l’importanza di linee guida di validazione del dato per garantire la qualità e la sicurezza dei risultati
- Framework clinico per determinare se il dato è verosimile
Simulazione
I partecipanti saranno coinvolti nella simulazione di utilizzo di dati sintetici per la creazione di pazienti sintetici per verificare i vantaggi e le aree di criticità da gestire per non incorrere in errori o manipolazioni errate dei dataset di ricerca clinica
Alfonso Piciocchi, Chief Scientific Officer and Head of Biostatistics Unit, Statistician consultant in ISS, AIFA Statistical Assessor
Giovanni Marsili, Biostatistico – Fondazione GIMEMA
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