wega Breakfast
Agentic AI for Clinical Biomarkers in Research at Novartis
Nous avons été ravis de votre participation à notre événement hybride Breakfast !
Date :
22 mai 2025 de 08:30 à 10:00
Language:
Anglais
Lieu:
St. Alban-Graben 3, Bâle ou à distance via Teams
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 transformer la R&D pharmaceutique, en fournissant des informations plus rapidement et en accélérant la découverte de biomarqueurs. Cette présentation décrit les principales réalisations de la GenAI, présente les agents 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 l'avenir de l'IA agentielle, en nous projetant vers les avancées 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 Conseil scientifique informatique de la recherche biomédicale afin de développer une stratégie mondiale axée sur les données pour la R&D. Au cours des dernières années, j'ai dirigé la rédaction de notre stratégie en matière de données de recherche biomédicale, co-dirigé 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 afin de faciliter la sélection des meilleurs composés et biomarqueurs/diagnostics associés. Nous combinons les données issues d'études cliniques et précliniques avec des données multi-omiques, des appareils numériques et des données d'imagerie, et appliquons des techniques d'apprentissage automatique/IA/IA générative à ces produits de données. Notre objectif est de concevoir de meilleurs médicaments avec moins d'effets secondaires en utilisant la médecine translationnelle basée sur les données.
En dehors de Novartis, j'occupe les fonctions de conseiller et de conférencier, afin de rendre à la communauté éducative qui m'a soutenu tout ce qu'elle m'a apporté.