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Redefining Healthcare in the Age of AI — Nature Conference — événement tech à Paris (2026)

Redefining Healthcare in the Age of AI - Nature Conference 2026

8 septembre 2026 à Paris. 1ère conférence européenne Nature AI en santé. Diagnostics, drug discovery, décisions cliniques avec experts Nobel et Google DeepMind.

J-19📅 3 jours

Durée

3 jours

Format

Conférence

Speakers

26

Pourquoi cet event compte

Redefining Healthcare in the Age of AI 2026 - 1ère édition de la conférence Nature Conferences (Springer Nature) explorant l'impact transformateur de l'intelligence artificielle sur la santé, du 8 au 10 septembre 2026 à la Sorbonne à Paris. Plateforme académique internationale réunissant chercheurs en santé, cliniciens, data scientists, leaders biotech, régulateurs et développeurs IA santé. Thèmes : applications cliniques de l'IA (diagnostic, radiologie, médecine personnalisée), foundation models médicaux, IA générative et drug discovery, éthique et biais en IA santé, validation clinique des algorithmes, réglementation (EU AI Act santé, FDA), IA et health equity. Format : keynotes scientifiques, sessions papers, panels industrie/régulation, poster sessions. Public : chercheurs académiques, leaders R&D pharma/medtech, médecins clinico-académiques, régulateurs.

La première conférence européenne Nature AI réunit à Paris les acteurs majeurs de la transformation numérique en santé. Cet événement, co-organisé par des institutions de référence comme l'AP-HP, France 2030 et l'Université Paris Cité, positionne la France comme un centre d'excellence pour explorer l'impact de l'intelligence artificielle dans le secteur médical.

Les thématiques centrales portent sur les applications concrètes de l'IA en diagnostic médical, la découverte de nouveaux médicaments assistée par algorithmes, et les systèmes d'aide à la décision clinique. Un axe majeur concerne également les enjeux critiques de robustesse et d'équité des modèles, notamment la détection et la mitigation des biais algorithmiques dans les contextes de santé où les décisions impactent directement les patients.

Cette conférence s'adresse aux directeurs des systèmes d'information, architectes cloud et data, ainsi qu'aux responsables de la transformation digitale des établissements de santé. Les responsables de la sécurité de l'information y trouveront également matière à réflexion sur la gouvernance des données sensibles et la conformité réglementaire. Les décideurs IT des groupes pharmaceutiques et des éditeurs de solutions médicales constituent un public naturel pour cet événement.

Nature Conferences, branche événementielle du groupe Springer Nature, organise depuis plusieurs années des conférences scientifiques de haut niveau rassemblant chercheurs et praticiens. Le format hybride permet une participation large. L'événement bénéficie du soutien d'institutions publiques majeures et d'experts reconnus internationalement, dont le lauréat du prix Nobel Philippe Aghion, des chercheurs de Google DeepMind et de l'Université de Cambridge.

À l'heure où l'IA redéfinit les modèles opérationnels en santé, cette conférence offre une opportunité rare de confronter sa stratégie technologique aux défis réels du secteur et aux meilleures pratiques émergentes.

Speakers

Photo de Philippe Aghion

Philippe Aghion

Nobel Prize winner @ London School of Economics

Photo de Alan Karthikesalingam

Alan Karthikesalingam

Expert in medical foundation models and LLM-based clinical reasoning @ Google DeepMind

Alvin E. Roth

Nobel Prize winner in market design @ Stanford University

Photo de Mihaela van der Schaar

Mihaela van der Schaar

Expert in machine learning for healthcare @ University of Cambridge

Photo de Effy Vayena

Effy Vayena

Expert in digital health ethics and policy @ ETH Zurich

Photo de James Zou

James Zou

Expert in deployment of statistical AI in medicine @ Stanford University

Photo de Demilade Adedinsewo

Demilade Adedinsewo

Expert in AI applications in cardiovascular medicine @ Mayo Clinic

Photo de Thomas Clozel

Thomas Clozel

Expert in AI-driven drug discovery and precision medicine @ Owkin

Photo de Roxana Daneshjou

Roxana Daneshjou

Expert in the design and evaluation of AI systems for clinical decision-making @ Stanford University

Photo de Qi Dou

Qi Dou

Expert in medical image analysis and deep learning for healthcare applications @ The Chinese University of Hong Kong

Photo de Jessilyn Dunn

Jessilyn Dunn

Expert in digital biomarkers and AI models on multimodal datasets @ Duke University

Photo de Jakob Kather

Jakob Kather

Expert in deep learning and foundation models for precision oncology @ Dresden University of Technology

Photo de Jayanth Komarneni

Jayanth Komarneni

Expert in artificial intelligence applied to healthcare @ Human Dx

Photo de Kristina Lang

Kristina Lang

Expert in clinical research on AI-supported mammography screening @ LUCC: Lund University Cancer Centre

Photo de Faisal Mahmood

Faisal Mahmood

Expert in computational pathology and weakly/strongly supervised learning methods @ Harvard Medical School

Photo de Ciira Maina

Ciira Maina

Expert in use of digital technologies to improve the healthcare system @ Centre for Data Science and AI (DSAIL)

Photo de Wiro Niessen

Wiro Niessen

Expert in medical image computing and AI for quantitative imaging in healthcare @ Medical School at University of Groningen

Photo de Ziad Obermeyer

Ziad Obermeyer

Expert in machine learning, clinical care, and health policy @ University of California Berkeley

Photo de Julia Schnabel

Julia Schnabel

Expert in AI methods for medical imaging @ Technical University of Munich

Photo de Jacqueline Shreibati

Jacqueline Shreibati

Expert in translating digital health technologies into clinically meaningful and scalable products @ Google Research

Photo de Jake Sunshine

Jake Sunshine

Expert in remote and passive sensing to detect time-critical events @ Google Research

Photo de Jean-Philippe Vert

Jean-Philippe Vert

Expert in machine learning for biology, genomics, and drug discovery @ Bioptimus

Photo de Guangyu Wang

Guangyu Wang

Expert in AI foundation models that integrate multi-omics, pathology, imaging, and clinical informatics @ Houston Methodist Research Institute and Weill Cornell Medical College

Photo de Michael Yip

Michael Yip

Expert in learning-enabled robotics for healthcare @ University of California at San Diego

Voir les 2 intervenants
Photo de Kang Zhang

Kang Zhang

Expert in AI applications in ophthalmology and medical imaging @ Macau University of Science and Technology

Photo de Alex Zhavoronkov

Alex Zhavoronkov

Expert in AI-powered drug discovery and aging research @ Insilico Medicine

Thématiques

Dates

Du mardi 8 au jeudi 10 septembre 2026

3 jours

8 September 2026

Lieu

Sorbonne, Paris
Paris

Tarif

Payant

Organisé par

Nature Conferences / Springer Nature

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