Industrie de la Santé

L’industrie de la santé fait face à de très fortes pressions, liées aux enjeux sanitaires de notre époque, ainsi qu’à une croissance exponentielle des données qu’il est primordial de valoriser. Elle subit également des exigences et des contraintes réglementaires de plus en plus fortes. La transition digitale, ce processus de numérisation des laboratoires consistant à transformer des informations analogiques vers un format numérique, est un des leviers majeurs pour faire face à ces défis. On peut distinguer les enjeux qui concernent plus particulièrement les laboratoires : 

• Mise en place d’un cahier de laboratoire électronique et migration de l’existant
• Gestion des stocks et inventaire des produits et des réactifs utilisés au sein du  laboratoire
• Mise en place d’un LIMS (Laboratory Information Management System)
• Gestion de dessins moléculaires
• Mise en place d’outils de visualisation de données, véritables accélérateurs
• Automatisation de l’analyse de données de mesures et d’essais
• Analyse de pics

Au-delà de l’activité au quotidien au sein des laboratoires, les acteurs de la santé doivent également se préoccuper de la logique industrielle liée aux activités de veille et de publication :

• Achat et gestion bibliographique
• Rédaction d’articles scientifiques et publication
• Communication scientifique
• Prise de parole et média 
• Veille scientifique et technologique dans le cadre de projets d’innovation

Cette refonte des outils et du système d’information concerne également tout ce qui touche aux Études :

• Biostatistiques
• Analyses de survie
• Gestion des essais cliniques

L’efficacité opérationnelle tient à une approche qui relève des métiers de l’ingénierie :

• La mise en place de plans d’expériences
• L’optimisation des processus de qualité et de fabrication

Les évolutions récentes en termes de technique logicielle et d’Intelligence Artificielle révolutionnent l’analyse quantitative

• La simplification de la mise en oeuvre des méthodes statistiques les plus sophistiquées
• L’utilisation de techniques liées aux Data Sciences et au Machine Learning
• L’essor des technologies disponibles en Open Source
• Méthodologie de reporting et visualisation
• Méthodologie et analyse de données
• Méthodologie de développement logiciel
• Analyse de données scientifiques et médicales
• L’utilisation de biostatistiques
• La réalisation d’analyses de survie
• La réalisation de Sondages

Enfin, les changements touchent également l’usage de méthodes liées à l’analyse quantitative.

• Analyse de données non-structurées et qualitatives.
• Retranscription automatisée d’entretien