Accélérez les avancées à chaque étape du cycle de vie pharmaceutique grâce à une IA fiable

Accélérer l'identification de nouvelles molécules pour le développement de médicaments grâce à l'IA, en rationalisant un processus scientifique complexe nécessitant des millions de points de données.

Le plus de cette solution :

• Une prise de décision plus rapide.
• Des dossiers d’investigations fiables.
• Avantages concurrentiels.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Le machine learning est utilisé pour analyser de grandes quantités de données afin d'améliorer l'efficacité et le taux de succès de la découverte de médicaments.
• Les grands modèles de langage (LLM) servent à identifier les médicaments cibles et à prédire les interactions médicamenteuses.
• Les données synthétiques sont utilisées pour combler les lacunes, simuler des essais et protéger la confidentialité des patients.

Comment l'IA aide :

• Elle analyse de grandes tables de données avec l'IA pour identifier plus rapidement des médicaments cibles.
• Elle génère et exploite des données synthétiques pour comprendre les interactions moléculaires.
• Elle prédit la sécurité et l'efficacité des médicaments candidats pour prioriser les composés et optimiser les essais précliniques.

Les modèles AI fournissent :

• Les données synthétiques offrent une occasion unique d'obtenir plus d'informations, plus rapidement.
• Les algorithmes reposent sur la pertinence scientifique.
• Les modèles contribuent concrètement à l'amélioration du processus de développement des médicaments.

Exploiter l'IA et les LLM pour automatiser et accélérer la préparation aux exigences de la FDA tout en améliorant la qualité des données, avec un support dédié à la génération et à la validation de données standardisées, ainsi qu'à la création de données synthétiques.

Le plus de cette solution :

• Réduction des tâches manuelles, accélération des délais de soumission et gestion des données complexes issues des OMICS et des dispositifs de santé numériques.
• Amélioration de l'efficacité et de la précision de la validation des codes.
• Augmentation de la précision des données, réduction des erreurs et renforcement de la conformité des essais cliniques.
• Accélération des processus de soumission et amélioration de la qualité de la documentation.
• Prises de décisions stratégiques éclairées pour une transformation des données plus efficace.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Automatisation pilotée par les métadonnées.
• LLM.
• Automatisation et génération de données synthétiques.
• Architecture multi-agents.

Comment l'IA aide :

• Elle permet des mises à jour continues des Study Data Tabulation Model (SDTM) et Analysis Data Model (ADaM), réduit les besoins en codage et facilite une révision des données plus efficace.
• Elle automatise la révision du code et des résultats afin de limiter les validations manuelles.
• Elle détecte les incohérences et automatise les flux de travail de validation.
• Elle réduit les délais de production des tableaux, listes et figures (TLF), permet une validation anticipée du code et améliore la transparence des données.

Les modèles AI fournissent :

• Une automatisation de la génération des SDTM, ADaM et TLF/ADRG, avec gestion de la configuration.
• Une validation du code et un contrôle de conformité assistés par l'IA.
• Une détection automatisée des erreurs et une logique de validation.
• Une génération de données synthétiques, une détection d'anomalies et une automatisation de la documentation.
• Des éléments de réflexion stratégique pour l'architecture de transformation des SDTM, ADaM et TLF/ADRG.

Améliorez l'efficacité de la recherche clinique tout en garantissant la sécurité des participants aux essais grâce à l'analytique prédictive intégrant l'IA et les jumeaux numériques.

Le plus de cette solution :

• Améliorer la sécurité.
• Accélérer l'innovation.
• Accélérer la prise de décision.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Les agents IA peuvent signaler des indicateurs précoces d'événements indésirables et recommander des ajustements de protocole en temps réel.
• Les jumeaux numériques sont utilisés pour simuler les interactions médicamenteuses, identifier des candidats au repositionnement thérapeutique et mieux comprendre les parcours cliniques alternatifs pour les patients.
• L'analytique prédictive permet d'identifier quelles populations de patients répondront favorablement aux futurs traitements.

Comment l'IA aide :

• Elle offre une meilleure compréhension des maladies, des populations de patients, des interactions et de l'efficacité des médicaments.
• Elle accélère la recherche clinique tout en garantissant la sécurité des patients.
• Les agents IA peuvent contribuer à la protection des participants aux essais cliniques en intégrant des systèmes intelligents et autonomes dans la conception, le suivi et les processus décisionnels de la recherche clinique.

Les modèles AI fournissent :

• Des jumeaux numériques qui alimentent les simulations que les chercheurs utilisent pour anticiper les risques et optimiser les protocoles d'essais avant d'exposer des patients réels à des traitements expérimentaux.
• Des modèles prédictifs qui aident à identifier les populations de patients les plus susceptibles de bénéficier d'un traitement ou, au contraire, d'en subir des effets indésirables. Cela permet aux chercheurs d'intervenir plus tôt, améliorant ainsi la sécurité tout en préservant l'intégrité des essais.

Les groupes témoins étendus constituent une alternative aux groupes témoins traditionnels dans les essais cliniques. Au lieu d'inclure des patients dans un groupe placebo ou recevant le traitement standard, les chercheurs s'appuient sur des données existantes, telles que des données historiques d'essais cliniques, des données du monde réel ou des données synthétiques, pour simuler le groupe témoin.

Le plus de cette solution :

• Elle permet de simuler des groupes témoins lorsque les groupes témoins traditionnels ne sont pas réalisables, en raison de données insuffisantes, de contraintes temporelles ou de considérations éthiques. Par exemple, les groupes témoins étendus sont particulièrement utiles dans les essais portant sur les maladies rares, les pathologies potentiellement mortelles et l'oncologie.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Pour élargir les groupes témoins, on utilise des données générées artificiellement qui reproduisent les caractéristiques des patients réels sans correspondre à des individus existants.
• Les agents IA peuvent ingérer de grandes quantités de données du monde réel (RWD), mettre en correspondance les patients d'un groupe de traitement avec des patients similaires issus de données d'essais historiques et simuler les résultats pour le groupe témoin étendu.
• Les agents IA créent un jumeau numérique pour représenter les patients dans des conditions contrôlées.

Comment l'IA aide :

• Les données synthétiques peuvent combler les lacunes en simulant des profils de patients sous-représentés dans les ensembles de données du monde réel, afin d'améliorer la diversité et la robustesse des groupes témoins.
• Les ensembles de données synthétiques générés par l'IA permettent aux chercheurs de modéliser des milliers de scénarios d'essais avant d'inclure un seul patient. Cela accélère la conception des essais en réduisant les taux d'échec et en optimisant la conception.
• En réduisant le besoin de groupes placebo, les groupes témoins étendus garantissent qu'un plus grand nombre de patients bénéficient de traitements potentiellement vitaux tout en conservant la rigueur scientifique.
• Les groupes témoins synthétiques ont été utilisés pour accélérer l'autorisation de mise sur le marché de médicaments par la FDA, notamment lorsque les essais contrôlés randomisés (ECR) ne sont pas envisageables.
• Les technologies de jumeaux numériques, répliques virtuelles de patients, sont utilisées pour modéliser les interactions médicamenteuses et prédire les événements indésirables à grande échelle.

Les modèles AI fournissent :

• SAS Data Maker génère des données synthétiques de haute qualité en utilisant une variété de modèles et de techniques d'IA.
• Ces modèles évaluent la ressemblance entre les données synthétiques et les données originales tout en garantissant le respect des seuils de confidentialité.
• Les modèles évaluent les mesures de similarité, les scores de risque pour la confidentialité et les indicateurs de qualité des données synthétiques, notamment SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), GAN (Generative Adversarial Networks) et les modèles de notation des risques pour la confidentialité et de similarité.

Utilisez des modèles pour rationaliser le processus d'élaboration des protocoles d'essais cliniques en transférant les informations et en préparant du contenu « prêt pour le protocole » à intégrer dans un modèle standard, ce qui permet aux chefs de projet clinique, aux concepteurs d'essais et aux responsables médicaux d'économiser des heures de travail manuel.

Le plus de cette solution :

• Accélérer l'innovation.
• Augmenter la productivité grâce à l'automatisation et à des processus documentés et reproductibles.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Les LLM permettent aux chercheurs et aux créateurs de protocoles de développer plus rapidement les contenus et documents nécessaires.
• Les petits modèles de langage garantissent que les créateurs de protocoles utilisent une fenêtre de contexte limitée et spécifique pour créer un modèle de protocole.
• La prise de décision intelligente fournit un flux de travail transparent et automatisé qui répond aux besoins de l'entreprise et guide les agents IA.

Comment l'IA aide :

• Les LLM et les petits modèles de langage peuvent être adaptés pour respecter diverses réglementations.
• Les chercheurs peuvent créer, modifier et mettre à jour leurs protocoles plus rapidement et avec moins d'erreurs humaines.

Les modèles AI fournissent :

• Les petits et grands modèles de langage permettent de raccourcir le processus d'élaboration des protocoles, faisant gagner un temps précieux aux créateurs de protocoles.
• Ils aident également à remplir les modèles et à automatiser la création des composants du protocole, pour une plus grande efficacité.
• Enfin, ils permettent de peaufiner les protocoles afin de garantir la conformité réglementaire.

Créez des chatbots pour interagir plus efficacement avec les patients, les sites, les chercheurs et les équipes de recherche.

Le plus de cette solution :

• Résolution plus rapide des problèmes.
• Améliorer le service client.
• Communication personnalisée 24h/24 et 7j/7 auprès d'un grand nombre de patients et de membres.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Les LLM et le traitement automatique du langage naturel sont utilisés pour entraîner les chatbots à interagir efficacement avec les patients et les équipes de recherche.
• La prise de décision intelligente contribue à améliorer la qualité de l'engagement.

Comment l'IA aide :

• Elle optimise les ressources et améliore la qualité de l'engagement.
• Elle améliore la satisfaction des patients, des sites et des parties prenantes tout en garantissant la confidentialité des données.
• Elle vous permet d'être mieux préparé à réagir rapidement en période de perturbation et d'incertitude.

Les modèles AI fournissent :

• L'IA conversationnelle offre un support évolutif. Utilisez des chatbots alimentés par des LLM et SLM pour fournir une assistance 24h/24 et 7j/7 aux patients, aux sites et aux équipes de recherche, en répondant aux questions sur les effets secondaires, la logistique, la documentation des protocoles et plus encore.
• La prise de décision intelligente permet aux agents d'offrir un service personnalisé. Les agents IA intégrés segmentent les patients selon leur comportement et leur niveau de risque, les évaluent pour définir les actions de communication, et recommandent les meilleures mesures personnalisées pour les équipes soignantes.
• Les agents IA alimentent des flux de travail intelligents qui identifient les populations à risque, automatisent le triage et le suivi, et apprennent constamment des résultats pour améliorer la coordination et réduire le travail manuel.
• Tous les systèmes d'IA incluent une gouvernance intégrée avec une intervention humaine, notamment une supervision humaine pour les décisions à haut risque, l'explicabilité, l'auditabilité et l'alignement sur les normes réglementaires, afin d'assurer la confiance et la conformité.

Optimisez vos stocks SKU et ajustez les scénarios en temps réel grâce à des chatbots et des agents IA alimentés par des LLM, en tenant compte des prévisions de demande actualisées.

Le plus de cette solution :

• Optimisation des stocks.
• Prévision des besoins avec une grande précision.
• Accélérer la prise de décision.
• Évolution efficace.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Les modèles de machine learning pilotés par l'IA analysent d'importants volumes de données, reconnaissent des schémas et s'adaptent en continu pour fournir des prévisions de stock et des évaluations des risques automatisées et précises.
• L'IA générative exploite de petits modèles de langage et le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour permettre des interactions efficaces et proches du langage humain. Elle est capable de comprendre les saisies des utilisateurs, de générer des réponses contextuelles et d'automatiser les échanges de manière économe en ressources.
• La prise de décision intelligente fournit un flux de travail transparent et automatisé qui répond aux besoins de l'entreprise et guide les agents IA.

Comment l'IA aide :

• Grâce aux informations générées par le machine learning, l'ensemble de la chaîne logistique devient plus efficace : les niveaux de stocks sont optimisés selon des prévisions basées sur les données, ce qui réduit le gaspillage, diminue les coûts et améliore la performance globale.
• Les modèles permettent d'optimiser les niveaux de stock en prenant en compte des facteurs tels que les délais de livraison, les coûts de stockage, les dates de péremption et la fiabilité des fournisseurs, afin que le stock nécessaire soit disponible en temps voulu.

Les modèles AI fournissent :

• Des modèles de machine learning qui analysent aussi les données historiques de ventes, les tendances saisonnières et les facteurs externes, comme la demande du marché ou les changements réglementaires, pour prédire plus précisément les futurs besoins en inventaire. Cela permet de prévenir les ruptures de stock et les surstocks.
• Des modèles de machine learning qui apprennent et s'adaptent au fil du temps en fonction des nouvelles données d'entrée, améliorant ainsi la précision des prévisions à mesure que les conditions du marché, la demande de produits ou les facteurs liés à la chaîne logistique évoluent.
• Des modèles qui surveillent et évaluent constamment les risques, tels que les perturbations de la chaîne logistique, les variations de demande ou les retards des fournisseurs. Ils fournissent des évaluations dynamiques des risques en temps réel.
• Un agent IA qui gère les stocks et prévoit les perturbations.
• Un agent IA qui automatise les commandes auprès des transporteurs et améliore l'efficacité de la chaîne logistique.

Utilisez des agents IA et le NLP pour automatiser l'extraction et le raffinement des groupes de patients à partir d'ensembles de données volumineux et variés.

Le plus de cette solution :

• Production de plus de preuves issues du monde réel
• Accélérer la prise de décision.
• Réduction du temps et du coût du recrutement
• Garantie de la sécurité des patients
• Soutien aux méthodes d'essais décentralisés
• Réorientation de l'effort humain vers des tâches à forte valeur ajoutée

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Dans un système multi-agents, les agents IA rationalisent l'ensemble de la cohorte et créent un processus de surveillance.
• Le NLP contextualise des formats de données non standard pour accélérer l'analyse.
• Le NLP aide à identifier rapidement les caractéristiques des patients.

Comment l'IA aide :

• Elle analyse diverses sources de données et automatise les requêtes grâce au NLP afin d'améliorer l'efficacité et la précision de la génération de cohortes pour les études cliniques.
• Elle réduit le temps et l'expertise nécessaires pour constituer des cohortes pour les essais cliniques, la recherche sur les résultats et l'analyse opérationnelle.

Les modèles AI fournissent :

• Le NLP joue un rôle clé dans la constitution des cohortes de patients en automatisant l'extraction des données, en améliorant la précision des définitions de cohortes et en permettant l'intégration de sources de données variées.
• À mesure que les modèles d'IA progressent, ils renforcent les capacités de recherche, rationalisent les essais cliniques et améliorent les résultats pour les patients.
• Les agents IA pour le recrutement des patients analysent les dossiers médicaux électroniques et les réseaux sociaux pour identifier les participants éligibles.
• Les agents IA pour la sélection des candidats examinent les biomarqueurs et les comorbidités afin d'optimiser la composition des cohortes.