The French Health Data Hub and the German Medical Informatics Initiatives Two National Projects to Promote Data Sharing in Healthcare

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Apport de la régression logistique dans un système à base de cas (une application à la prédiction des inscriptions sur liste d'attente de greffe rénale)

Les systèmes à base de cas (SBC) utilisent l'expérience acquise pour résoudre des problèmes. Ils rapprochent à l'aide de fonctions de similarité les nouveaux cas à d'anciens cas déjà résolus. L'objectif de ce travail est d'optimiser à partir d'un modèle de régression logistique (RL) le calcul de similarité d'un SBC utilisé pour prédire lles inscriptions sur la liste d'attente de greffe rénale. L'étude consiste à analyser la base des cas par RL et à utiliser ces résultats pour la construction du SBC: pondération des cas et pondération des attributs décrivant les cas. Nous comparons ensuite les prédictions obtenues par la RL et le SBC seul ou en association avec la RL. Les performances de la RL et des différentes constructions du SBC sont très proches, toutefois les meilleurs résultats sont retrouvés pour le SBC avec pondération des attributs et des cas. Cette étude montre que la RL peut servir à optimiser le calcul de similarité et améliorer ainsi les performances d'un SBC.Case-based reasoning (CBR) systems use experience and similarity functions to solve problems by matching new cases to old cases already solved. Our main objective is to optimize by logistic models (LM) similarity easures of a CBR system used to predict access to the french waiting list of kidney transplantation. The study plan is to analyze the case database by a LM and to use model results to build the CBR system: weighting of cases and weighting of attributes describing the cases. Then, we compare predictions obtained by the LM, the standalone CBR system and the CBR system coupled with LM. Performances of the LM and the different constructions of the CBR system are very close, but the best results are found for the CBR system with weighting of attributes and cases. This study shows that LM can be used to optimize similarity algorithms and thus to improve performance of CBR systems.RENNES1-BU Santé (352382103) / SudocSudocFranceF

Consommation de tabac chez les étudiants en médecine français

RENNES1-BU Santé (352382103) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF

Evaluation de l'utilisabilité des logiciels de dossiers patients informatisés en médecine générale audit ergonomique

Introduction: L'utilisabilité des logiciels de dossiers patients en médecine générale est essentielle à l'évaluation d'un logiciel, conditionnant son acceptation auprès de l'utilisateur, la qualité des soins et le confort d'exercice. Méthode: Afin d'évaluer l'utilisabilité de quatre logiciels, nous avons réalisé un audit s'articulant autour des critères ergonomiques de Bastien et Scapin. Pour argumenter notre analyse, nous avons fait appel à des recommandations sélectionnées dans plusieurs guides de référence. Résultats: Une note est attribuée aux logiciels pour chaque critère ergonomique. On retrouve de nombreux écueils en terme d'utilisabilité. Nous avons donc ensuite proposé une ébauche de prototype. Conclusion: Si nos logiciels correpondent aux besoins en terme de fonctionnalités. Il leur manque une logique intelligente pour répondre aux attentes des utilisateurs. On pourrait donc imaginer la mise en place d'un certificat d'utilisabilité pour guider le praticien dans ses choix.RENNES1-BU Santé (352382103) / SudocSudocFranceF

The Challenges of Implementing Comprehensive Clinical Data Warehouses in Hospitals

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Indexing method of digital audiovisual medical resources with semantic Web integration

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Les données de santé en France: Abondantes mais complexes

International audienceAlors que l’application de traçage des contacts (contact tracing) StopCovid (transformée à la mi-octobre 2020 en TousAntiCovid), débattue au Parlement1 en raison des inquiétudes qu’elle suscitait concernant la confidentialité des données personnelles et les libertés individuelles du fait qu’elle permet d’alerter un utilisateur s’il s’est trouvé à proximité d’une personne atteinte de la COVID-19, a été adoptée par près de 12 millions de personnes2, un dispositif concernant les données individuelles de santé, aux conséquences potentiellement beaucoup plus importantes pour les citoyens et leurs données personnelles, a commencé à se mettre en place suite à la Loi du 24 juillet 2019 (Loi n° 2019-774) relative à l’organisation et à la transformation du système de santé3 : la plateforme des données de santé, communément appelée Health Data Hub, constituée sous la forme d’un groupement d’intérêt public (GIP). Il ne s’agit plus de simplement signaler qu’on a croisé une personne anonyme infectée par le SARS-Cov-2, mais de réunir, dans une infrastructure informatique unique, un immense ensemble de données personnelles particulièrement sensibles concernant la totalité de la population française. Ce projet suscite désormais un certain intérêt médiatique et un début d’inquiétude. Mais cette inquiétude ne concerne presque uniquement que le fait que ces données sont déposées et gérées dans un cloud appartenant à une société américaine, un nuage informatique qui tombe sous le coup de la loi américaine de 2018 dite « CLOUD act4 », qui ouvre la possibilité d’un transfert des données personnelles vers les États-Unis, comme s’en est inquiété récemment le Conseil d’État.5 Cet aspect est certes très important, mais il masque également de très nombreux enjeux liés au partage des données de santé, et qui sont largement méconnus de la population. Nous nous proposons de rappeler, tout d’abord, ce que sont les données de santé, ce qu’elles apportent et la nécessité d’en faciliter le partage, mais aussi les difficultés rencontrées pour leur accès et leur utilisation. Nous expliquerons ensuite, dans un deuxième article, en quoi cette plateforme des données de santé, telle qu’elle est conçue et pilotée par les pouvoirs publics pour répondre à ces difficultés et pour promouvoir l’intelligence artificielle en santé, est un projet qui soulève de fortes inquiétudes pour les citoyens et la société dans son ensemble. Même si les problèmes posés se présentent sous une forme différente selon les pays, notre propos concernera spécifiquement la situation en France

Interopérabilité des systèmes d'information en santé et aspects sémantiques

L'interopérabilité des systèmes d'information en santé est un enjeu majeur, puisque ces systèmes sont hétérogènes tant sur leurs domaines de couvertures, leurs structures et leurs contenus. L'objectif de ce travail est d'explorer certains aspects de l'interopérabilité, en particulier sémantique. La thèse contient trois parties. (i) Un état des lieux des systèmes d'information en santé, ainsi que sur la place des normes et standards d'interopérabilité en santé. (ii) Une modélisation et mise en œuvre expérimentale d'un système d'information en santé pour un réseau de soins ville hôpitaux. (iii) L'exploration des aspects spécifiquement sémantiques, où sont abordés au travers de plusieurs études, les problématiques de liaison des modèles d'information (ici HL7, OpenEHR) avec les modèles de connaissances (ici SNOMED international, CT & LOINC).The interoperability of health information systems is a major issue, since these systems are heterogeneous both in their areage of coverages, their structures and their contents. The objective of this work is to explore some aspects of interoperability, in particular the semantic aspects. The thesis is three parts structured. (i) An inventory of health information systems and the place of interoperability norms and standards in health domain. (ii) Modeling and experimental implementation information of a system for health care networks. (iii) Specific aspects of semantic issues are investigated through several studies, the difficulties to connect information models (HL7 here, OpenEHR) with models of knowledge (by SNOMED International, CT & LOINC).RENNES1-BU Santé (352382103) / SudocSudocFranceF

Development of an indexing search engine for the UMVF: proposal for an indexing method based on Dublin Core and XML

International audienceThe UMVF (French Virtual Medical University) has many heterogeneous resources hosted by the servers of university partners of the project. One of its objectives is to develop an efficient tool to perform a single search on these resources. We first defined a standardized and interoperable indexing method. For each document, an XML file containing information on the fifteen elements of Dublin Core was created. We checked its structure and content with a DTD. If the XML file was valid, its data were then integrated into a central database from which the engine carried out a search. We tested our tool successfully with the resources hosted by the Rennes Laboratory of Medical Informatics in cooperation with the Radiology Medical Campus [1]. Our method allows the standardization of the production of information by the various servers and it conforms to the constraints of the semantic Web owing to the technologies chosen