Qui sommes-nous ?
L'ANSM en bref
Nos engagements
Nos missions
Notre périmètre
Notre organisation
Déontologie et transparence
Publications institutionnelles
Rejoignez-nous !
Notre agenda
 
Disponibilité des produits de santé
Médicaments
Dispositifs médicaux et dispositifs médicaux de diagnostic in vitro
Vaccins
 
Vos démarches
Industriel
Organismes notifiés
Professionnel de santé
Patient
Chercheur
20210309-209-drapeaux-franc-oais-europeen-170x170
PUBLIÉ LE 31/03/2022

Real World Evidence Conference : le replay est disponible

A+ A-
Dans le cadre de la présidence française du Conseil de l’Union européenne, l’ANSM a organisé les 8 et 9 mars derniers une conférence sur les données en vie réelle au cours du cycle de vie du médicament, la Real World Evidence (RWE) Conference. L’intégralité des présentations et des échanges sont désormais disponibles, en français et en anglais.
L'utilisation des données en vie réelle est un domaine en pleine expansion dans le développement et le suivi des produits de santé, grâce aux capacités accrues de collecte de données massives, basées sur des capacités informatiques et numériques améliorées.

La RWE Conference avait pour objectif de mettre en valeur l’utilisation de ces données dans la surveillance des médicaments en post mise sur le marché et dans la prise de décision. Les présentations s’appuyaient notamment sur l’exemple de la crise sanitaire Covid-19. En effet, la récente pandémie a permis d’accélérer de façon significative le partage des données mais l’impact est bien plus large.

La conférence a ainsi été l'occasion de donner la parole à des experts européens, de partager les expériences de différents pays et d’échanger autour d'une table ronde. Elle a souligné la nécessité d’une collaboration renforcée pour une utilisation réussie des données du monde réel :
  • Collaboration dans la construction de plateformes fiables et autres modèles de données communs ;
  • Collaboration dans l'analyse des données impliquant un large panel de compétences ;
  • Et collaboration avec les patients pour l’optimisation des prises de décision.