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<dc:title xml:lang="fr">L'intégration de l'intelligence artificielle dans les essais cliniques: apport au recrutement, à la surveillance des études et aux perceptions des parties prenantes</dc:title>
<dc:title xml:lang="en">Integrating artificial intelligence into clinical trials; contributions to recruitment, study oversight, and stakeholder perceptions</dc:title>
<dc:creator>Al Darwish, Dana</dc:creator>
<dc:subject xml:lang="fr">Intelligence artificielle ; essais cliniques ; recrutement surveillance ; perception ; recherche clinique</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="en">Artificiel intelligence ; clinical trials ; recruitment ; oversight ; perception ; clinical research</dc:subject>
<dc:subject xsi:type="lille:Rameau"/>
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<dc:description xml:lang="fr" xsi:type="lille:Resume-fr">Les essais cliniques sont essentiels à l'innovation médicale, mais leur mise en oeuvre est freinée par
des défis persistants tels que le recrutement insuffisant, la complexité organisatiormelte et les
contraintes logistiques, L'intollige-ce nnilieiel e j|A} se? présente c o n r ' e t.r k.v c.r ao.K améliorer ces
processus, notamment via l'optimisation du ciblage des participants, la surveillance dynamique des
études et la supervision intelligente, Ce mémoire explore le rôle de HA â travers u n i revue de
littérature approfondie, complétée par deux enquêtes de terrain; l'une auprès du grand public pour
évaluer la volonté de participer à des essais assistés par IA, et l'autre auprès de professionnels do
la recherche clinique pour comprendre les usages, les freins et les attentes, L'étude met en évidence
l'intérêt opérationnel des outils d'IA. tout en soulignant la nécessité d'un encadrement éthique
réglementaire et organisation!!©! clac pour garantir leur acceptabilité et leur efficacité, Des
recommandations concrètes sont formulées pour accompagner une intégration responsable eî
harmonieuse de ces technologies dans la recherche clinique.</dc:description>
<dc:description xml:lang="en" xsi:type="lille:Resume-en">Clinical trials are essentiel for médical innovation, yet they face persistent challenges such as
suboptimal participant recuitment opéra: oral complexity, and logistical e u ' s u Artificial
intelligence (AI) is irtcreasingly seen as a tool that could improve these processes by enhane ng
participant targetsng dynamic study planning, and reaMîme oversight, This thesis explores the
potential of Al in cl 'cal fiais tifo«..çp a- r-Jeplh lite-alure review a ne two "&gt;k: s.rvbys. ore
targeting the général public to assess wilingness to participât© in Al-assisted trials» and anotber
aimed al clinical research professionals to understand practical uses, perceived risks, and
implementation barrière, The study highlighfs the operational value of Al tools while stressing the
need for clear ethical, tegulatory, and organizational frameworks to ensure their responsable and
effective adoption, Practical recommandations are proposée to support the sale and stakeholderaltgreo
intégration of Al technologies în clinical research environmants,</dc:description>
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<dc:publisher xsi:type="lille:Etablissement">Université de Lille</dc:publisher>
<dc:publisher xsi:type="lille:Composante">ILIS</dc:publisher>
<dc:contributor xsi:type="lille:Directeur">Wallard, Alexandre</dc:contributor>
<dc:contributor xsi:type="lille:Tuteur">Grard, Victorien</dc:contributor>
<dc:contributor xsi:type="lille:PresidentJury">De Jonckheere, Julien</dc:contributor>
<dc:date xsi:type="lille:DateSoutenance">2025/07/07</dc:date>
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<dc:type xsi:type="lille:Document">Mémoire</dc:type>
<dc:type xsi:type="lille:Memoire">Mémoire de Master</dc:type>
<dc:type xsi:type="lille:Mention">Ingénierie de la santé</dc:type>
<dc:type xsi:type="lille:Parcours">Healthcare business et recherche clinique</dc:type>
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