Entrepôt de données

Entrepôt de donnéesNouveaux usages et sécurité

Laurent MoulinDirecteur Commercial France

Pr Marc CuggiaSpécialise en Informatique & Biostatistiques au CHU de Rennes

a

Le Programme

Enovacom | Entrepôts de données | APSSIS2

1. Point sur le big data en santé :

les EDS, les cas d’usages et dynamiques en cours dans le GO

2. EDS et Protection des données :

Axe organisationnel

Axe réglementaire

Axe technique et fonctionnel

a

Données massives en

santé


Grand potentiel de transformation et d’innovation

SNIIRAM

Le soin

La recherche

PMSI

a


Quel usages ?L’enseignementLa simulation et les patients virtuels

Le patient Médecine 4P, Outils d’aide diagnostic, thérapeutique ou pronostic

La rechercheEtudes de faisabilité, recherche de patients éligibles à des essais cliniques

Mettre en évidence des biomarqueurs.

La collectivité Détection et alimentation de cohortes épidémiologiques ou de registres

Vigilances, veille sanitaire

L’organisation raisonnée des soinsPilotage des activités

Analyse des trajectoires de santé

Gestion des risques, qualité des soins,


3 défis techniques et méthodologiques majeurs

FAIR DATA : Findable, Accessible, Interoperable, Reusable

G. M. Weber, K. D. Mandl, and I. S. Kohane, “Findingthe missing link for big biomedical data,” JAMA,vol. 311, no. 24, pp. 2479–2480, Jun. 2014.

National Research Council. (2011). Toward precisionmedicine: building a knowledge network for biomedicalresearch and a new taxonomy of disease. National Academies Press.

Ohno-Machado, L. (2018). Data science andartificial intelligence to improve clinicalpractice and research. Journal of the AmericanMedical Informatics Association, 25(10), 1273-1273.

INTEROPERABILITE INTEGRATION TRAITEMENT

SECURISE


Données hôspitalières : les entrepôts de données biomédicales

Comptes-rendus

Prescriptions

Biologie

Anatomopathologie

Urgences

Des données produites pour le soin

Des données cloisonnéesdans le SIH

EAI-ETL

Une base de données orientée pour la réutilisation des données

Exemple du CHU de Rennes :➔ 1,7 millions de patients➔ 52 millions de documents➔ 450 millions d'éléments de données


Pharmacovigilance

Contexte : Sous notification des effets indésirables médicamenteuxHypothèse : détection des chocs anaphylactiques médicamenteux à partir d’un entrepôt de données biomédicales

Méthodes : ▪ Recherche d’information et traitement automatique du langage

Retombées et valorisation :▪ Mise en oeuvre en routine au CRPV de Rennes▪ Bouzillé G, Osmont MN et al. Drug safety and big clinical data: detection of drug-induced anaphylactic shocks (en cours)

59 notifications eHOP

10 notifications PMSI31

17 notifications spontanées

82

78

2012 : 182 000

patients

200 cas

potentiels détectés

Validation métier


Mesure de la polymédication hôspitalière

Densité d’exposition poly-médicamenteuses (>=5) en patients-année sur 2015


Surveillance d’épidémie

Résultats niveau national :

Poirier C, Lavenu A, Bertaud V, Campillo-Gimenez B, Chazard E, Cuggia M, et al. Real Time Influenza Monitoring Using Hospital

Big Data in Combination with Machine Learning Methods: Comparison Study. JMIR Public Health Surveill. 21 déc 2018;4(4):e11361.

Moyennes par année Corrélation de Pearson MSE Δ Hauteur pic Δ retard pic

Dataset eHOP

Dataset Google

Dataset eHOP

Dataset Google

Dataset eHOP

Dataset Google

Dataset eHOP

Dataset Google

RF 0.90 0.87 6916 9139 -22 -76 1.33 2

SVM 0.96 0.95 2716 3348 6 21 0.83 0.66

Elastic net 0.96 0.95 2664 3352 26 44 0.66 0.83


Prévoir la trajectoire des patients aux urgences


Alimenter un registre national sur les maladies rares


Aider au diagnostic du cancer de la vessie

Exemple de modélisation pour l’aide au diagnostic

Intégration de données médicales massives dans une solution de traitement de l’image pour améliorer la détection du cancer de la vessie

Objectif : Sensibilité > 80% tout grade confondu

Essai clinique :Données d’imagerie issue de cytologies

urinaires

2446 patientsavec histologie

urinaire

1353 patientssans tumeur

1093 patientsavec tumeur

18 variables :Âge, Sexe, BMI

FdR Tabagisme, profession

Comorbidités, Antécédents

familiaux


Système d’information apprenant

(Learning Health Information System)

Système de SantéRéutilisation des données de soin

Découverte de nouvelles connaissances

Prise en Charge

DPI EDS

Connaissances

Outilsd’aide à la Décision

D2K

K2PP2D

Données orientées recherche

Données de Recherche

Patients to Data

Data to Knowledge

Knowledge to Practice


Stratégie du GO sur les datas en santé

Grâce à 4 actions clés :

Structurer les gisements de données dans chaque établissement• Une technologie similaire d’entrepôt de données : eHOP• Des équipes dédiées à la gestion et l’exploitation des données : Les Centres de Données Cliniques

Renforcer la coopération entre établissements :• GIRCI : Réseau interrégional des Centres de Données Cliniques (RiCDC)

Stimuler les usages et l’exploitation multicentrique des données• Appel d’Offre GIRCI Big Data 2019• Plus de 14 projets collaboratifs soumis

Accompagner la stratégie nationale du Health Data HUB• Construire une plateforme interrégionale• Projet préfigurateur d’un HUB Régional : HUGOSHARE

1

2

3

4


Le reseau interregional des CDC

En quelques chiffres :

8 HôpitauxPremier réseau européen big data en santé

Patients

5,1 millions

Séjours

6 millions

Documents cliniques

134 millions

DonnéesStructurées

1,3 milliard

Un catalogue qui s’enrichie● CR hospitalisation● CR de consultations● CR opératoire● Prescriptions et administrations● Dossier d’urgence● Laboratoires● Dossier infirmier● PMSI● Anatomopathologie● Imagerie● Génomique● Chimiothérapie● Odontologie

1 techno commune

eHOP


Plateforme interregional des données de santé HUGO

Plateforme


Mission de prefiguration du HDH :

Une approche déconcentrée s’appuyant sur les initiatives existantes

Organisation en réseau : Principes clés de l’organisation du Health Data Hub

▪ Un réseau constitué d’un Hub central et de Hub locaux

▪ Une gouvernance, une offre de service, des processus etun engagement de résultats communs

▪ Une mutualisation des investissements technologiquesà l’état de l’art et à haut niveau de sécurité

Hub central ou local, intégrant une gouvernance, des compétences et un accès à la plateforme technologique

Utilisateurs du Hub

Expertise médicale, juridique, data

Producteurs de données

a


En 3 axes :

Axe Organisationnel

Axe Technique & fonctionnel

Axe Réglementaire

EDS et protection des données

a


Principes clés pour créer la

confiance

TRANSPARENCE – TRACABILITE de l’usage des données

ACCORDS - “Agreement” entre parties prenantes : ▪ Responsables , Utilisateurs, Patients▪ Avis scientifique, éthique et juridique et principe de subsidiarité

PARCIMONIE dans la mise à disposition des données

SECURITE ET CONFIDENTIALITE

RESPECT DU DROIT DES PATIENTS : Non opposition ➔ Consentement

DROITS D’ACCES

a


Axe organisationnel

Principes de gouvernance

Comité de pilotage

Comité Scientifique et Ethique (CSE)

Centre de Données Clinique (CDC)

Adossement EPST

(A Rennes :LTSI INSERM)

Adossement DRI

Adossement DSI

a


Axe organisationnel

Reponsabilités : structures

Principes Mise en œuvre

CDC Centre de Données Cliniques

médecins spécialistes en informatique médicale, data managers, techniciens, informaticiens, statisticiens

Met en œuvre le circuit des demandes, l’extraction et le traitement des données, la fourniture des résultats,

Produit des indicateurs et tableaux de bord de suivi des demandes

Une structure opérationnelle de confiance

Exploite l’entrepôt dans le respect des règles de bonnes pratiques

Rend compte de l’activité auprès de la structure décisionnelle

a


Axe organisationnel

Reponsabilités : structures


CDC Centre de Données Cliniques


Met en œuvre le circuit des demandes, l’extraction et le traitement des données, la fourniture des résultats,

Produit des indicateurs et tableaux de bord de suivi des demandes

Une structure opérationnelle de confiance

Exploite l’entrepôt dans le respect des règles de bonnes pratiques

Rend compte de l’activité auprès de la structure décisionnelle

Une structure décisionnelle

Décline au niveau local les règles de bon usage

Est saisie par le CDC en cas de difficulté sur une demande

Communique autour de l’utilisation de l’entrepôt

CSE Conseil Scientifique et Ethique

représentants corps médical, DIM, comité d’éthique, patients, directions Recherche, Informatique

Valide la politique d’accès et d’exploitation

Est informé des demandes en cours avec la possibilité de réserver le traitement.

a


Axe organisationnel

Reponsabilités : utilisateurs


Habilitation des utilisateurs

Accès sous la responsabilité d’un senior

Sensibilisation à la protection des informations de santé

Recueil au sein du formulaire de demande initiale avec un accès au suivi de la demande et du résultat : Workflow : Portail recherche

Formations intégrées au cursus médicale (c2i), journées d’accueil des internes

Guides utilisateur de l’entrepôt eHOP avec chapitre dédié à la protection des données

a


Axe organisationnel

Reponsabilités : utilisateurs


Habilitation des utilisateurs

Accès sous la responsabilité d’un senior

Sensibilisation à la protection des informations de santé

Recueil au sein du formulaire de demande initiale avec un accès au suivi de la demande et du résultat : Workflow : Portail recherche

Formations intégrées au cursus médicale (c2i), journées d’accueil des internes

Guides utilisateur de l’entrepôt eHOP avec chapitre dédié à la protection des données


Engagement de l’utilisateur à la protection des données

a


Axe organisationnel

Déontologie


Transparence

Tableaux de bord des études en cours

Publication des résultats globaux des études réalisées

• À destination des professionnels de l’établissement sur portail recherche

• A destination des patients

a


Axe organisationnel

Déontologie


Dé-identification

• Données dé-identifiées

Masquage nom, prénom, date de naissance, code postal, géolocalisation, coordonnées médecin

Modalité d’accès par défaut

• Levée d’anonymat sur justification

Contact du patient, étude longitudinale, croisement avec autre source de données extérieure

Liste nominative sans données médicales associées

a


Axe organisationnel

Déontologie


Dé-identification

• Données dé-identifiées

Masquage nom, prénom, date de naissance, code postal, géolocalisation, coordonnées médecin

Modalité d’accès par défaut

• Levée d’anonymat sur justification

Contact du patient, étude longitudinale, croisement avec autre source de données extérieure

Liste nominative sans données médicales associées

Parcimonie

• Accès à l’ensemble de l’entrepôt réservé à l’équipe CDC

• Accès utilisateur selon le type d’étude

Statistiques agrégées, Fouille sur données individuelles sur DATAMART

• Accès limité dans le temps

• Engagement à n’accéder qu’aux documents pertinents (charte d’utilisation)


Demandeur CDC DRI CSE

Initialise la demande Vérifie et transmet la demandeOuverture ticket :

Etude de faisabilité :Valide la demande sur le plan technique, méthodologique et

protection des données

Finalise le protocole et accomplit les

démarches réglementaires

Finalise démarche technico-réglementaires

Avis favorable CESREES ou CS lambda + CNIL

Examen des demandes –avis Scientifique,

déontologique, éthique, protection des données,

intérêt public

Avis Favorable

Publication sur site web établissement

Prise en charge de la demandeSignature de la charge

d’utilisation

Validation et utilisation des données

Fin d’étude : publication des résultats

Faisabilité OK?

Clôture ticket

Clôture ticket

O

N

O

O

N

a


Axe réglementaire

Application du RGPD + Loi informatique et Liberté

Demande d’autorisation de mise en œuvre d’un EDS

Réalisation d’un PIA

• Evaluation des principes fondamentaux du RGPD

o Fondement du traitement : licéité (ex la recherche = intérêt public)

o Finalités déterminées, explicites, légitimes

o Minimisation des données : adéquates, pertinentes et limitées

o Durée de conservation limitée

o Qualité des données : exactes et mises à jour

o Droits des personnes concernées :

▪ Mise en place d’une note d’information individuelle pour le patient

▪ Information des professionnels de santé

▪ Mise en place des procédures pour que les patients puissent faire valoir leurs droits

(accès, rectification, limitation (suspension du trt avant rectification) , opposition)

a


Axe réglementaire

Evaluation des risques d’atteinte à la vie privée

• 3 risques évalués en terme de vraisemblance et de gravité

o Accès illégitime à des données

o Modifications non désirées de données

o Disparition de données

• Pour chaque risque

o Répertorier les mesures existantes (données, sécurité, organisationnelles)

o Évaluer le niveau de risque (en fonction de la vraisemblance et de la gravité)

o Définir des mesures complémentaires en fonction du niveau de risque (plan d’actions)

o Evaluer le risque résiduel

Validation du PIA par le responsable de traitement

a


Axe réglementaire

Note d’information individuelle

• Remise au patient à son arrivée par le BE ou secrétariat

• Adressée avec le dossier de préadmission

• Droit d’opposition (réutilisation et recontacte)

Demande auprès de la CNIL de dérogation à l’information individuelle

• pour les patients venus avant la mise en place de l’EDS

Charte d’utilisation des données

a


Axe technique

et fonctionnel

Les données utilisées de l’EDS doivent être pseudonymisées et ne concerner que les patients non opposés à leurs réutilisation

• Algorithme de dé-identification (Regex & IA Machine Learning)

• Cloisonnement physique entre les données nominatives et les données de santé

• R&D : Distributed Learning, Crypto Tatouage des données – Avatardisation -Metaconsentement

Définition de rôles pour les acteurs intervenant sur l’EDS

• Au CDC rôles :

o Administrateur

o Gestionnaire des données (Data manager)

o Gestionnaire des études (Study Manager)

o Gestionnaire des datamarts (Data steward)

• Utilisateurs : 3 niveaux

o Utilisateurs niveau 1 : Données agrégées

o Utilisateurs niveau 2 : Données individuelles dé-identifiées

o Utilisateurs niveau 3 : Données individuelles nominatives et/ou fonction sensibles sensibles (Géolocalisation)

a


Axe technique

et fonctionnel

Authentification forte

• utilisation des cartes d’établissement*

Traçabilité renforcée et détection des usages anormaux

• Fonctionnalités propres à l’EDS (ACL Acces Control List et Log)

• Journalisation des traitements

• Bastion d’administration (pour opération sensibles)

• Détection de comportements anormaux et d’analyse de trace

o Ex : VARONIS, SmartAUDIT

• Renforcer les contrôles en cas d’utilisation de données nominatives

o IHM eHOP, audits

• Contrôle des exports : ➔ bulles sécurisées

a


Délibération du CNIL

« eHop Rennes »

a


Mise en place d’un EDS

DU COURAGE !

a



DU COURAGE !

DE LA PERSEVERANCE

a



DU COURAGE !

DE LA PERSEVERANCE

DU SANG FROID

Filiale d’Orange Business Services

18+ ANS D’EXPÉRIENCEet d’accompagnement des acteurs du monde de la Santé.

180+ COLLABORATEURS DANS 5 PAYS100% dédiés aux problématiques de la Santé

DES EXPERTSen interopérabilité & sécurité des SI de Santé.

UNE SUITE LOGICIELLEreconnue par l’ensemble de l’écosystème de santé (éditeurs, intégrateurs ou constructeurs).

ACTEUR INDÉPENDANTdes environnements matériels, applicatifs ousystèmes.

AUX CÔTÉS D’ORANGE HEALTHCAREdepuis février 2018

a

Notrevision

SE COMPRENDRE

et renforcer échanges et coordination

#INTEROPERABILITE #IDENTITO-VIGILANCE #REFERENTIELS #IOT

#BIOMED

#SECURITE #PGSSI-S #MSSANTE #TRACABILITE

SE FAIRE CONFIANCE

et protéger les données de santé

PREVOIR

et permettre l’exploitation des

gisements de données

#BIG DATA #IA #RECHERCHE #SOINS

Le volume de données de santé est en croissance exponentielle et les SI devront s’adapter à l’évolution de la prise en charge des patients, dans une logique de parcours et de coordination des soins.


a

Organiser le voyage de la donnée entoute confiance


a

Réponse aux enjeux de la eSanté

Stratégie et performance

Accès aux informations patients inter-domaines pour unemeilleure collaboration et prise de décision.

1

SI de coordination

Proposer un Système d’Information de coordination Régionale ou Territoriale.2

Stratégie nationaleSI de Santé et Télémédecine : PRS/PRT & Schéma directeur SI régional

Stratégie territorialeSI de santé et Télémédecine : Projet Médical Partagé de territoire & parcours patient


a

Réponse à vos enjeux

Qualité et performance

Disponibilité des données patients

Accès aux informations patient, inter-domaines pour une meilleure collaboration et prise de décision.

1

Référentiels à jour et partagés

Proposer un Système d’Information fiable basé sur des référentiels à jour partagés.

SI ouvert à l’innovation

Faire de son Système d’Information un allier pour les projets stratégiquesavec agilité évolutivité et pragmatisme.

2

3

↳ Garantir la qualité, la sécurité et la pertinence desprises en charge à chaque étape du parcours de santé.

↳ Accélérer l’innovation numérique.


a

Protéger les données de santé

• Gestion des identités

• Gestion des authentifications

• Hébergement certifié dedonnées de santé

• Echange sécurisé de fichiers

Faciliter l’échange et le partage entre acteurs de santé

• L’interopérabilité globale◦ Système d’alerte◦ Equipements biomédicaux◦ Logiciel

• Messagerie sécurisée de santé

• Serveur d’identité patient

Permettre l’exploitation des gisements de données

• Entrepôts de données (Soins/Coopération)

• Entrepôt eHOP(Recherche)

Digitaliser le parcoursdes patients

• Pré-admission et Ambulatoire

• Traçabilité des biens et des personnes

• Gestion accueil patient

Notre offre

Enovacom,Orange Healthcare


[email protected] www.enovacom.fr – www.enovacom.com

Des questions ?

44

mailto:[email protected]

http://www.enovacom.fr/