Libellé préféré : commercialisation de recherche;
Synonyme CISMeF : la commercialisation des résultats de la recherche universitaire connaît, depuis une
trentaine d’années, une nette croissance dans le monde industrialisé, particulièrement
en Amérique du Nord. Les États-Unis jouent clairement un rôle moteur dans cet essor
: soucieuses de préserver une primauté menacée sur le plan économique et technologique,
les autorités fédérales se sont dotées très tôt d’outils pour exploiter plus systématiquement
le potentiel de leurs universités en matière d’innovation – entre autres, la législation
touchant la propriété intellectuelle des chercheurs comme les lois Stevenson- Wydler
ou Bayh-Dole, ou la loi sur l'innovation en France de Claude Allègre en 1999.;
Identifiant d'origine : M0568460;
CUI UMLS : C3489410;
Record lié au concept
- Type(s) sémantique(s)
N3-AUTOINDEXEE
L’intelligence artificielle dans l’industrie des produits de santé : de la recherche
à la commercialisation
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-04747628
L'avènement de l’intelligence artificielle (IA) sculpte un nouveau paysage dans notre
société, et l'industrie des produits de santé n’est pas en reste. Dans un contexte
de profusion des données de santé, l’IA se positionne comme l’outil clé pour les transformer
en connaissances exploitables, améliorant ainsi la santé individuelle et collective.
Cette thèse plonge au cœur de cette technologie, depuis ses fondements théoriques
jusqu'à ses applications concrètes dans l'industrie des produits de santé et les enjeux
qui en découlent. Dans un premier temps, nous définissons la notion d’intelligence
artificielle, explorons ses bases théoriques et l’importance des mégadonnées (big
data) dans la génération d’algorithmes d’IA. Ensuite, nous présentons les applications
de l’IA en santé, d’abord à travers le prisme du cycle du médicament, de la recherche
préclinique à la commercialisation, démontrant les gains d’efficacité et de rentabilité
apportés par l’IA. Nous mettons en lumière la manière dont l'IA érige les fondations
d'une médecine du futur, préventive et personnalisée. Enfin, nous soulevons des questions
essentielles quant aux défis liés à l'intégration de l'IA dans les industries de santé,
allant des enjeux éthiques aux obstacles réglementaires et techniques, en passant
par les implications économiques et sociétales.
2024
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
commercialisation de recherche
intelligence
intelligence artificielle
produit industriel
industrie
recherche biomédicale
Santé
transfert de technologie
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