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2ª EDICIÓN
IA APLICADA A RBQM Y CLINICAL OPERATIONS
Del Risk Assessment al Risk Prediction: cómo utilizar IA para anticipar, priorizar y gestionar riesgos en investigación clínica.
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Evaluar el impacto de las nuevas aplicaciones tecnológicas en el tiempo de ejecución y en la calidad de los datos de los Estudios & Ensayos Clínicos
Analizar la aplicación de nuevas herramientas para la generación de datos simulados de pacientes por medio de IA
Conoce los principales casos de uso de la IA a lo largo del ciclo de vida de un ensayo clínico
Descubre cómo Machine Learning, Anomaly Detection, NLP y GenAI pueden complementar el RBQM
Evoluciona de KRIs retrospectivos hacia señales predictivas y una priorización basada en riesgos
Analiza los beneficios y las limitaciones de la IA en Monitorización, Data Management y Clinical Operations
Trabaja con criterios de validación, gobernanza, supervisión humana y evaluación de proveedores
Diseña un roadmap realista para poner en marcha un piloto de IA en Clinical Operations
Conoce a los instructores
Richard Abis
PharmD – Consultor en Life Sciences, Digital Health e Innovación
Antonio Llamas
Consultor Senior Procesos, Ensayos Descentralizados y RBQM EBERS DIGITAL HEALTH
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Sergio Mateu Calatayud
Técnico
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Big Data para el Business Intelligence
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Técnicos de Hospitales
Directores de Investigación Clínica
Responsables de Calidad
Coordinadores de ensayos
Responsables de Regulatory Affairs
Project Managers
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