Libellé préféré : Systèmes d'information;
Identifiant d'origine : M0011323;
CUI UMLS : C0021428;
Alignements automatiques CISMeF supervisés
Alignements automatiques exacts (par équipe CISMeF)
Concept(s) MeSH plus fin(s)
Record lié au concept
Type(s) sémantique(s)
N3-AUTOINDEXEE
Le système d'information multi-sources du Registre général des cancers de Poitou-Charentes.
Conception, développement et applications à l'ère des données massives en santé
http://www.theses.fr/2021POIT1402
Les registres du cancer sont au plan international l’outil de référence pour produire
une vision exhaustive (non biaisée) du poids, de la dynamique et de la gravité du
cancer dans la population générale. Leur travail de classification et de codage des
diagnostics selon des normes internationales confère aux données finales une qualité
spécifique et une comparabilité dans le temps et dans l’espace qui les rendent incontournables
pour décrire l’évolution et la prise en charge du cancer dans un environnement non
contrôlé. Leur travail repose sur un processus d’enquête rigoureux dont la complexité
est largement dépendante des capacités à accéder et à rassembler efficacement toutes
les données utiles concernant un même individu. Créé en 2007, le Registre Général
des Cancers de Poitou-Charentes (RGCPC) est un registre de génération récente, débuté
à une période propice à la mise en œuvre d’une réflexion sur l’optimisation du processus
d’enregistrement. Porté par l’informatisation des données médicales et l’interopérabilité
croissante des systèmes d’information, le RGCPC a développé et expérimenté sur 10
ans un système d’information multi-sources associant des méthodes innovantes de traitement
et de représentation de l’information fondées sur la réutilisation de données standardisées
produites pour d’autres finalités.Dans une première partie, ce travail présente les
principes fondateurs et l’implémentation d’un système capable de rassembler des volumes
élevés de données, hautement qualifiantes et structurées, et rendues interopérables
sur le plan sémantique pour faire l’objet d’approches algorithmiques. Les données
sont collectées pluri annuellement auprès de 110 partenaires représentant sept sources
de données (cliniques, biologiques et médico-administratives). Deux algorithmes assistent
l’opérateur du registre en dématérialisant une grande partie des tâches préalables
à l’enregistrement des tumeurs. Un premier algorithme crée les tumeurs et leurs caractéristiques
(publication), puis un 2ème algorithme modélise le parcours de soin de chaque individu
selon une séquence ordonnée d’évènements horodatés consultable au sein d’une interface
sécurisée (publication). Des approches de machine learning sont testées pour contourner
l’éventuelle absence de codification des prélèvements anatomopathologiques (publication).La
deuxième partie s’intéresse au large champ de recherche et d’évaluation rendu possible
par la disponibilité de ce système d’information intégré. Des appariements avec d’autres
données de santé ont été testés, dans le cadre d’autorisations réglementaires, pour
enrichir la contextualisation et la connaissance des parcours de soins, et reconnaître
le rôle stratégique des registres du cancer pour l’évaluation en « vie réelle » des
pratiques de soins et des services de santé (preuve de concept) : dépistage, diagnostic
moléculaire, traitement du cancer, pharmaco épidémiologie (quatre publications principales).
L’appariement des données du RGCPC à celles du registre REIN (insuffisance rénale
chronique terminale) a constitué un cas d’usage veillant à expérimenter un prototype
de plateforme dédiée au partage collaboratif des données massives en santé (publication).La
dernière partie de ce travail propose une discussion ouverte sur la pertinence des
solutions proposées face aux exigences de qualité, de coût et de transférabilité,
puis dresse les perspectives et retombées attendues pour la surveillance, l’évaluation
et la recherche à l’ère des données massives en santé.
2021
theses.fr
France
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