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Fondements de données, flux de travail cliniques et évaluation pratique de l'IA dans les soins de santé.
Le parcours d’un pipeline FHIR vers OMOP vu par un ingénieur intégration : export Bulk Data, zone de staging, mapping des vocabulaires avec Athena, chargement des tables du CDM et contrôles qualité, avec les pièges qui font échouer les études.
Comment construire les pipelines d'un entrepôt de données de santé hospitalier en France : cadre CNIL, accès au SNDS via le Health Data Hub, pseudonymisation, normalisation OMOP, gouvernance et préparation à l'EHDS.
Une méthode d’évaluation de l’IA en santé : parcours utilisateur, qualité des données, revue humaine, limites d’usage et mesure opérationnelle.
Qualifier l’usage prévu, vérifier le calendrier applicable et traduire les exigences du règlement IA en preuves techniques.
Découvrez comment l'IA générative et l'apprentissage automatique remodèlent les flux de travail cliniques au sein des systèmes de DSE, de la documentation ambiante à l'analyse prédictive et à l'aide à la décision clinique.
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