Petit-déjeuner wega
L'IA agentique pour les biomarqueurs cliniques dans la recherche chez Novartis
Date :
22 mai 2025 de 08:30 à 10:00
Language:
Anglais
Lieu:
St. Alban-Graben 3, Bâle ou à distance via Teams
Inscription :
Agenda
08:15 - 08:30
08:30 - 09:45
09:45 - 10:00
À partir de 10:00
Accueil (pour les participants sur place)
Présentation
Q&R et discussion
Café, croissants et réseautage (pour les participants sur place)
Résumé
L'IA générative (GenAI) est en train de remodeler la R&D pharmaceutique, en fournissant des informations plus rapides et en accélérant la découverte de biomarqueurs. Cet exposé décrit les principales réalisations de l'IA générative, présente les agents d'IA et leurs capacités à travers des cas d'utilisation publiés, et met en évidence la manière dont Novartis exploite ces outils dans la recherche clinique sur les biomarqueurs. Nous explorerons également les prochaines étapes de l'IA agentique, avec un aperçu des percées attendues entre 2025 et 2030.
Notre conférencier
Philippe MARC, PhD
Directeur exécutif, responsable mondial des sciences des données intégrées, Novartis Biomedical Research (BR)
Chez Novartis, mon rôle consiste à maximiser l'impact des données sur la rapidité et le taux de réussite de notre pipeline de recherche. Je travaille avec le Biomedical Research Computational Science Council pour développer une stratégie globale de R&D basée sur les données. Ces dernières années, j'ai dirigé la rédaction de notre stratégie de données pour la recherche biomédicale, codirigé la définition de notre plateforme clinique data42, contribué à notre gestion des données d'entreprise et piloté notre prototypage d'IA générative.
L'objectif principal de mon équipe est de façonner et d'exploiter les données pour faciliter la sélection des meilleurs composés et biomarqueurs/diagnostics compagnons. Nous combinons des données provenant d'études cliniques et précliniques avec des données multi-omiques, des dispositifs numériques et des données d'imagerie, et nous appliquons des techniques d'apprentissage automatique, d'IA et de génomique à ces produits de données. Notre objectif est de concevoir de meilleurs médicaments avec moins d'effets secondaires grâce à une médecine translationnelle alimentée par les données.
En dehors de Novartis, je suis conseiller et conférencier, afin de rendre à la communauté éducative qui m'a soutenu.