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

Formazione Online
online
  • 22 Gennaio 2025
  • 7 ore
  • online
  • Attestato di partecipazione
  • Special Price dedicato a Sanità e CRO - Clicca su iscriviti per scoprirlo!

Promozioni


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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


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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

Scarica programma

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