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Oncologie
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Données de santé en oncologie : enjeux et perspectives pour accélérer l’innovation

Comment passer de la donnée brute à l'innovation thérapeutique ? Découvrez les regards croisés de cliniciens, chercheurs et industriels sur les défis de la structuration, l'apport de l'IA et les enjeux des accès précoces en oncologie.

Dec 10, 2025

En une décennie, le nombre d'essais cliniques en oncologie a fortement augmenté. Si la médecine personnalisée et la recherche translationnelle s'appuient de plus en plus sur la donnée pour caractériser des sous-populations de patients, la réalité de terrain reste complexe.

Données hétérogènes, silotées, défis réglementaires ou techniques : comment transformer ces informations brutes en leviers concrets pour le soin et la recherche ?

Dans ce livre blanc, issu de notre conférence en ligne, nous croisons les expertises de trois acteurs majeurs de l'écosystème oncologique pour dessiner la médecine de demain.

Ce que vous allez découvrir dans ce livre blanc

À travers les témoignages du Dr Alexandre de Nonneville (Oncologue médical à l'IPC), d'Anne-Laure Martin (Directrice Data & Partenariats à Unicancer) et de Marco Fiorini (Directeur Général de la FIAC), ce document explore les leviers pour libérer le potentiel des données de santé.

Les thématiques clés abordées :

  • Les défis de la structuration : Comment passer de données "silotées" (comptes rendus PDF, biologie, imagerie) à des bases structurées exploitables pour la décision médicale et la recherche ?
  • L'approche institutionnelle et collaborative : Retour sur le programme Onco Data Hub (ODH) d'Unicancer et la nécessité de stratégies pragmatiques "par cas d'usage".
  • L'apport de l'Intelligence Artificielle : Utilisation des LLMs (Large Language Models) pour automatiser la structuration, générer des cohortes à partir de l'imagerie et fiabiliser la donnée de vie réelle.
  • Le cas des Accès Précoces : Opportunités thérapeutiques et défis organisationnels : comment l'IA peut-elle améliorer la complétude et la qualité des données remontées aux autorités de santé ?

Pourquoi télécharger ce livre blanc ?

Ce document vous offre une vision à 360° sur :

  • Les freins actuels (qualité, interopérabilité, temps médical, ...).
  • Les solutions concrètes expérimentées sur le terrain (outils de NLP, ...).
  • Les perspectives d'avenir pour une donnée nativement structurée et partagée.

Accédez à l'intégralité des échanges et aux retours d'expérience concrets en téléchargeant le document.

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Données de santé en oncologie : enjeux et perspectives pour accélérer l’innovation

Comment passer de la donnée brute à l'innovation thérapeutique ? Découvrez les regards croisés de cliniciens, chercheurs et industriels sur les défis de la structuration, l'apport de l'IA et les enjeux des accès précoces en oncologie.

Dec 10, 2025

En une décennie, le nombre d'essais cliniques en oncologie a fortement augmenté. Si la médecine personnalisée et la recherche translationnelle s'appuient de plus en plus sur la donnée pour caractériser des sous-populations de patients, la réalité de terrain reste complexe.

Données hétérogènes, silotées, défis réglementaires ou techniques : comment transformer ces informations brutes en leviers concrets pour le soin et la recherche ?

Dans ce livre blanc, issu de notre conférence en ligne, nous croisons les expertises de trois acteurs majeurs de l'écosystème oncologique pour dessiner la médecine de demain.

Ce que vous allez découvrir dans ce livre blanc

À travers les témoignages du Dr Alexandre de Nonneville (Oncologue médical à l'IPC), d'Anne-Laure Martin (Directrice Data & Partenariats à Unicancer) et de Marco Fiorini (Directeur Général de la FIAC), ce document explore les leviers pour libérer le potentiel des données de santé.

Les thématiques clés abordées :

  • Les défis de la structuration : Comment passer de données "silotées" (comptes rendus PDF, biologie, imagerie) à des bases structurées exploitables pour la décision médicale et la recherche ?
  • L'approche institutionnelle et collaborative : Retour sur le programme Onco Data Hub (ODH) d'Unicancer et la nécessité de stratégies pragmatiques "par cas d'usage".
  • L'apport de l'Intelligence Artificielle : Utilisation des LLMs (Large Language Models) pour automatiser la structuration, générer des cohortes à partir de l'imagerie et fiabiliser la donnée de vie réelle.
  • Le cas des Accès Précoces : Opportunités thérapeutiques et défis organisationnels : comment l'IA peut-elle améliorer la complétude et la qualité des données remontées aux autorités de santé ?

Pourquoi télécharger ce livre blanc ?

Ce document vous offre une vision à 360° sur :

  • Les freins actuels (qualité, interopérabilité, temps médical, ...).
  • Les solutions concrètes expérimentées sur le terrain (outils de NLP, ...).
  • Les perspectives d'avenir pour une donnée nativement structurée et partagée.

Accédez à l'intégralité des échanges et aux retours d'expérience concrets en téléchargeant le document.

Données de santé en oncologie : enjeux et perspectives pour accélérer l’innovation

Comment passer de la donnée brute à l'innovation thérapeutique ? Découvrez les regards croisés de cliniciens, chercheurs et industriels sur les défis de la structuration, l'apport de l'IA et les enjeux des accès précoces en oncologie.

Dec 10, 2025

En une décennie, le nombre d'essais cliniques en oncologie a fortement augmenté. Si la médecine personnalisée et la recherche translationnelle s'appuient de plus en plus sur la donnée pour caractériser des sous-populations de patients, la réalité de terrain reste complexe.

Données hétérogènes, silotées, défis réglementaires ou techniques : comment transformer ces informations brutes en leviers concrets pour le soin et la recherche ?

Dans ce livre blanc, issu de notre conférence en ligne, nous croisons les expertises de trois acteurs majeurs de l'écosystème oncologique pour dessiner la médecine de demain.

Ce que vous allez découvrir dans ce livre blanc

À travers les témoignages du Dr Alexandre de Nonneville (Oncologue médical à l'IPC), d'Anne-Laure Martin (Directrice Data & Partenariats à Unicancer) et de Marco Fiorini (Directeur Général de la FIAC), ce document explore les leviers pour libérer le potentiel des données de santé.

Les thématiques clés abordées :

  • Les défis de la structuration : Comment passer de données "silotées" (comptes rendus PDF, biologie, imagerie) à des bases structurées exploitables pour la décision médicale et la recherche ?
  • L'approche institutionnelle et collaborative : Retour sur le programme Onco Data Hub (ODH) d'Unicancer et la nécessité de stratégies pragmatiques "par cas d'usage".
  • L'apport de l'Intelligence Artificielle : Utilisation des LLMs (Large Language Models) pour automatiser la structuration, générer des cohortes à partir de l'imagerie et fiabiliser la donnée de vie réelle.
  • Le cas des Accès Précoces : Opportunités thérapeutiques et défis organisationnels : comment l'IA peut-elle améliorer la complétude et la qualité des données remontées aux autorités de santé ?

Pourquoi télécharger ce livre blanc ?

Ce document vous offre une vision à 360° sur :

  • Les freins actuels (qualité, interopérabilité, temps médical, ...).
  • Les solutions concrètes expérimentées sur le terrain (outils de NLP, ...).
  • Les perspectives d'avenir pour une donnée nativement structurée et partagée.

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Données de santé en oncologie : enjeux et perspectives pour accélérer l’innovation

Comment passer de la donnée brute à l'innovation thérapeutique ? Découvrez les regards croisés de cliniciens, chercheurs et industriels sur les défis de la structuration, l'apport de l'IA et les enjeux des accès précoces en oncologie.

Dec 10, 2025

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Données de santé en oncologie : enjeux et perspectives pour accélérer l’innovation

Comment passer de la donnée brute à l'innovation thérapeutique ? Découvrez les regards croisés de cliniciens, chercheurs et industriels sur les défis de la structuration, l'apport de l'IA et les enjeux des accès précoces en oncologie.

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En une décennie, le nombre d'essais cliniques en oncologie a fortement augmenté. Si la médecine personnalisée et la recherche translationnelle s'appuient de plus en plus sur la donnée pour caractériser des sous-populations de patients, la réalité de terrain reste complexe.

Données hétérogènes, silotées, défis réglementaires ou techniques : comment transformer ces informations brutes en leviers concrets pour le soin et la recherche ?

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Les thématiques clés abordées :

  • Les défis de la structuration : Comment passer de données "silotées" (comptes rendus PDF, biologie, imagerie) à des bases structurées exploitables pour la décision médicale et la recherche ?
  • L'approche institutionnelle et collaborative : Retour sur le programme Onco Data Hub (ODH) d'Unicancer et la nécessité de stratégies pragmatiques "par cas d'usage".
  • L'apport de l'Intelligence Artificielle : Utilisation des LLMs (Large Language Models) pour automatiser la structuration, générer des cohortes à partir de l'imagerie et fiabiliser la donnée de vie réelle.
  • Le cas des Accès Précoces : Opportunités thérapeutiques et défis organisationnels : comment l'IA peut-elle améliorer la complétude et la qualité des données remontées aux autorités de santé ?

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Speakers:

Dr Alexandre De Nonneville
Oncologue médical
Institut Paoli-Calmettes
Marco Fiorini
Directeur Général
Filière Intelligence Artificielle & Cancers (FIAC)
Anne-Laure Martin
Directrice Data & Partenariats
Unicancer