L’utilisation des Data science
pour l’amélioration des programmes de santé publique
Exploitation des données électroniques individuelles, intégration d’algorithmes d’IA, traitement de données hétérogènes, Epiconcept maîtrise ces sujets qui améliorent les programmes de santé publique
Les atouts de notre accompagnement en Data Science
Approche Epiconcept
Simplifier l’utilisation de la donnée, la rendre utile et l’enrichir tout en respectant la privacité des citoyens requiert des solutions innovantes et un savoir-faire que nous construisons avec nos partenaires.
- Compréhension fine des besoins
- Co-construction
- Maîtrise des technologies et des standards pour utiliser la solution la plus adaptée aux besoins des clients
- Partage via open source et des manuscrits: les productions d’Epiconcept sont mises à disposition de la communauté scientifique.
L’expertise d’une équipe pluridisciplinaire
Forte de + de 20 ans d’expérience en traitement des données de santé, Epiconcept mobilise des équipes pluridisciplinaires (épidémiologie, R&D et Data Science) pour accompagner ses clients dans cette démarche.
Acteurs de la Santé Publique, franchissez un cap avec nous !
Nous accompagnons les responsables de la santé publique pour franchir un cap supplémentaire dans l’exploitation des données de santé.
Des technologies maîtrisées / notre savoir-faire
Les technologies ne sont pas une fin en soi, mais nous maîtrisons :
- Standards d’interoperabilité e.g. CCAM, OMOP, CIM10.
- Acquisition Open Data depuis des entrepôts comme Zenodo, NCBI Datasets, github ou avec web scrapping
- Appariement de bases avec le SNDS et le HDH
- Détection des signaux à partir des réseaux sociaux
- Système data-visualisation avec R, python ou D3.js
- Intégration d’algorithmes d’IA pour le recodage, extraction d’entités ou analyse de texte.
- Traitement des grandes volumétries de données avec Spark et Hadoop
EpitweetR
EpitweetR : Détection d’alerte sanitaire précoce à l’aide des données Twitter
L’outil EpitweetR basé sur R permet aux utilisateurs de surveiller automatiquement les tendances des tweets en fonction du temps, du lieu et du sujet, dans le but de détecter rapidement les menaces pour la santé publique grâce à des signaux, tels qu’une augmentation inhabituelle du nombre de tweets.
Deep.piste HEALTH DATA HUB
Dans un but d’amélioration des programmes de dépistage, Epiconcept a lancé l’étude Deep.piste. En collaboration avec le CRCDC-OC (Occitanie), l’institut Curie, et l’université de New York (NYU) ce projet a été lauréat du premier appel à projets du Health Data Hub (HDH). L’objectif principal de l’étude Deep.piste est de mesurer une potentielle amélioration du programme de dépistage organisé du cancer du sein (DOCS) français grâce à l’utilisation de l’IA.
PANDEM
Solution de suivi des pandémies PANDEM
Le projet PANDEM a pour objectif de réduire les menaces sanitaires, socio-économiques et sécuritaires que représentent les futures pandémies pour la société, afin que nous soyons mieux préparés à l’avenir aux niveaux régional, national, européen et mondial.
Epiconcept apporte son expertise dans le lot “surveillance” dont l’objectif spécifique est d’identifier, de compiler et de normaliser les données multi-sources dans une base de données cohérente de gestion de la pandémie.
