Convergence des programmes qualité Qualitéet Recherche UMR 6284 CNRS ISIT JEAN-YVES BOIRE



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Qualitéet Recherche Q. de la recherche Q. des données Concepts: data, Data-Grid, Cloud, big-data, cimetière de données Exploitation des données médicales Méthodes Informatique médicale (SI, Base de données, interopérabilité, ) Statistique (data management, analyse, simulation) Technologie de la communication Stratégie + données >> Données 5

1. Questionnement 2. planification 3. structuration 4. Analyse... Tout autre ordre risque d engendrer une moindre qualitédes données et des décisions qui découlent de leur analyse 6

(1/4) Qualitédes données Structuration des bases de données Chainage des données Car données dispersées-distribuées - réparties Interopérabilité chainage 7

(2/4) Qualification des données DUALITE Quant aux objectifs assignés Quant à leur validité Objectifs *structuration des données 8

(3/4) évaluation Des données (Biais, erreurs, ) Des stratégies (d analyse) Des résultats Simulation de données Évaluation de la validité Validité = conformité à la réalité 9

(4/4) Repositionnement de données Un élément important de l interopérabilité (entre autres) PhD X Li Matching de données distribuées Déduplication Alerte doublons/collisions 10

Ce questionnement autour de la recherche, de sa qualité et de la qualité des données associées à ces recherches alimentent de nombreux travaux dans notre discipline Tous ancrés dans le réel, plaçant notamment le patient au centre de nos préoccupations puisqu il s agit au final d évaluer la qualité des décisions que les données (et leur traitement) sont censées aider 11

Thématiques de recherche correspondantes au sein d ISIT Modélisation et simulation informatique de l'innovation en médecine Conception d'un outil d'aide àl'évaluation médico-économique pour les centres de radiothérapie Système d alerte en épidémiologie agrégats spatio-temporels méthodes d évaluation des performances Systèmes d information (en santé) données dispersées méthodes de chainage 12

(PhD A SHTILIYANOVA) thème co-direction de Messieurs Fabien Feschet ISIT et Pascal Pommier Centre Léon Bérard Lyon la "rationalité" de la structuration et de l'organisation de l'offre de soins sur un territoire de santé donné. 13

(PhD AS) Méthode un modèle informatique épidémiostatistiques modélisation du recrutement spatiotemporel au moyen de plusieurs agents (générateur, gestionnaire de files actives et des files d'attente) Simulation 14

(PhD AS) Résultats Compréhension de la problématique de la diffusion de soins innovants Approches conceptuelles et méthodologiques de modélisation SHTILIYANOVA A, FESCHET F, BOIRE JY, POMMIER P, Modelling a tool for innovative therapies. 13th World Congress on Medical and Health Informatics Medinfo 2010, 12-15 th September 2010, Cape Town International Convention Centre, Cape Town, South Africa. 15

(PhD A Guttmann) thème co-direction L Ouchchane, JY Boire ISIT Évaluation des méthodes statistiques en épidémiologie spatiale : cas des méthodes locales de détection d agrégats Système de décision «qualifié» 16

17

(PhD AG) Méthode Simulation spatialisée systématique Cartographie de performance Indicateur global de performance 18

(PhD AG) Résultats Création d outils d évaluation Cartes de performance Coefficient de Tanimoto Erreur de type I et effet de bord Connaissances Théoriques de terrain Guttmann A, Li X, Gaudart J, Gérard Y, Demongeot J, Boire J-Y, Ouchchane L: Spatial heterogeneity of type I error for local cluster detection tests. Int J Health Geogr 2014, 13:15. A. Guttmann, L. Ouchchane, X. Li, I. Perthus, J. Gaudart, J. Demongeot, et J.-Y. Boire, «Performance map of a cluster detection test using extended power», Int. J. Health Geogr., vol. 12, no 1, p. 47, oct. 2013. A. Guttmann, X. Li, F. Feschet, J. Gaudart, J. Demongeot, J.-Y. Boire, L. Ouchchane, Cluster detection tests in spatial epidemiology : a global indicator for performance assessment (under press Plos One) 19

A. Guttmann, L. Ouchchane, X. Li, I. Perthus, J. Gaudart, J. Demongeot, et J.-Y. Boire, «Performance map of a cluster detection test using extended power», Int. J. Health Geogr., vol. 12, no 1, p. 47, oct. 2013. 20

(PhD X LI) thème co-direction L Ouchchane, JY Boire ISIT Chainage des données d un même patient enregistrées dans différentes bases Sans anticipation d interopérabilité Utilisation de traits d identification notamment nominatifs Prise en compte des erreurs de saisie 21

(PhD XL) Méthode (1) Méthodes déterministes Méthodes probabilistes Fellegi-Sunter Raffinement de Winkler Analyse du produit cartésien AxB contribution de chaque trait scalaire de vraisemblance d identité 22

(PhD XL) Méthode (2) Exemples : PRL selon Winkler Record Pair First Name Last Name Birthdate Sex Thomas Bernard 1986-07-17 M A00123-B10358 Tomas Bernart 1986-07-17 M Weight 2.79 8.68 10.27 0.97 22.71 Record Pair First Name Last Name Birthdate Sex Thomas Bernard 1986-07-17 M A00123-B85769 Stephan Vincent 1986-07-17 M Weight -22.65-29.71 10.27 0.97-41.12 23

(PhD XL) Résultats (1) Fondés sur des données simulées Authenticité d identité connue Décision de chainage fondée sur la même méthode Seuil unique Double seuil : zone de vérification Applications Épidémiologie/etc... déduplication/identitovigilance/etc... 24

(PhD XL) Résultats (2) Exemples de performances 25

(PhD XL) Résultats (3) Cette thèse vient de recevoir (mercredi 17/06/2015 àl ambassade de Chine de Paris) le prix d Excellenceinternationale attribuépar la Chine aux thèses sans financement du gouvernement Chinois (16 lauréats en France, toutes disciplines confondues) 26

Conclusion de ces travaux Applications Entrepôt de Données, Décision objective, scientifiquement solide, réduction des ETP pour l identitovigilance, par exemple 27

Conclusions Les SI en milieu médical : très vaste problème qui nécessiterai une vraie analyse politique et beaucoup de travaux depuis le fondamental jusqu aux valorisations. Je renvoie aux rapports pour le Ministère de la Santé Beuscart 2000, Fieschi 2002, Fieschi 2009 28

Il existe en France des compétences en 46-04 -Mais sans les moyens réels de faire le «JOB». Bordeaux, Clermont-Ferrand, Grenoble, Lille, Lyon, Marseille, Nancy, Nice, Paris, Rennes, Rouen, Une industrie ad hoc «absente»ou si peu présente dans l investissement. Pour quand des CIT ou des LabCom dédiés à ces thématiques? 29

MERCI 30