Mémoires de Master 2 soutenus à la Faculté Jean Monnet

Stratégie et Management à l'international
Année universitaire : 2017-18

  • Auteur : Deyan Mitrovic
  • Directeur : Sandra Charreire Petit

Comment développer, d'un point de vue organisationnel, l'intelligence artificielle en recherche clinique, tout en respectant l'éthique due au patient ? 

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  • Résumé :

    L’émergence du big data et du deep learning offre des perspectives nouvelles pour la recherche clinique. En effet, le constat est poignant : les établissements de santé, et plus particulièrement les services de recherche connaissent des problématiques organisationnelles très préjudiciables quant à l’optimisation des essais cliniques. Il s’agit d’un manque à gagner considérable qui peut être, en théorie, résolu par l’implémentation de solutions en intelligence artificielle permettant de standardiser de nombreuses tâches et de gagner du temps très précieux qui permettra aux médecins d’avoir une relation plus personnalisée avec les patients.

    Les enjeux sont tels que le développement de ces solutions pourrait avoir comme finalité de sauver des vies humaines atteintes par une pathologie particulière. Afin d’éviter les dérives et de permettre le bon développement de l’intelligence artificielle, il faut que les collaborations se multiplient entre les acteurs concernés qui vont devoir trouver des synergies permettant de répondre aux problématiques de chacun. Les managers vont également devoir se former et former leurs équipes à de nouvelles compétences. D’autre part, l’un des éléments fondamentaux sera le respect de l’éthique due au patient, acteur de plus en plus actif dans les processus notamment pour expérimenter une technologie nouvelle. Quid de ses données personnelles et de leur traitement ? Cette étude propose de comprendre les enjeux croisés de la recherche clinique et de l’intelligence artificielle ; enjeux nécessaires à appréhender pour éviter la perte de contrôle de l’homme sur la machine…

  • Langue du texte : Français
  • Mots-clés : Recherche clinique , intelligence artificielle , éthique , management des nouvelles technologies , e-santé , Big data
  • Domaine(s) :
    • Gestion de projets
    • Management
    • Management public
    • Stratégie
  • Nombre de pages : 124