La Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé (BOAS) s’enrichit : découvrez les nouvelles contributions

La Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé (BOAS) met à disposition de la communauté scientifique des outils, algorithmes et programmes en santé afin de favoriser leur réutilisation. A ce jour, 48 ressources sont ouvertes en libre accès afin de renforcer la collaboration entre développeurs, chercheurs et professionnels de santé.
 

Ces nouvelles ressources couvrent un large éventail de besoins : identification de patients dans la base principale du Système national des données du (SNDS), extraction de premiers indicateurs, traitement de données complexes ou encore génération de  données synthétiques. Elles viennent compléter l’offre déjà disponible dans la BOAS et facilitent l’usage des données de santé pour différents profils d’utilisateurs. 
 

Identifier des pathologies ou des populations spécifiques dans la base principale du SNDS

Des algorithmes permettent de repérer, sur la base d’informations médico-administratives des situations ou des populations présentant une pathologie ou un trait de santé particulier. Un nouvel algorithme a été mis à disposition : 

• L'algorithme MORS (Module d’Observation et de Rapprochement Statut vital) a pour objectif principal d'identifier de manière fiable et automatisée les patients d'un établissement de santé qui sont décédés (CHU de Rennes).
   

Simplifier et standardiser les extractions de données de la base principale du SNDS 

Au-delà de leur richesse, les données de la base principale du SNDS sont complexes et hétérogènes. Des méthodes et outils permettent de simplifier leur manipulation, leur analyse et leur interprétation. Parmi eux :  

• L’outil de prétraitement et de transformation des données brutes en format standardisé OMOP pour la recherche épidémiologique sur le cancer (Unicancer).
• La librairie SndsTools simplifie les étapes d’extraction de données de recours aux soins pour une population donnée (HAS, Institut du cerveau).
• L’outil SNDS-Kit est un moteur de recherche permettant l’extraction de données associés aux traitements, pathologies et actes médicaux (Epiconcept).

Explorer des thématiques spécifiques à partir de la base principale du SNDS  

Pour explorer des thématiques spécifiques, plusieurs codes et programmes ont été mis à disposition :  

• La connaissance de la distribution des dépenses de santé et des restes à charge associés, après remboursement par l’Assurance Maladie obligatoire, représente un enjeu important pour le pilotage des politiques de santé. Pour répondre à ce besoin, la DREES publie des programmes permettant de construire la base des dépenses individuelles et des restes à charge.
• Le code permettant d’identifier 31 catégories de comorbidité et de calculer le score Elixhauser a été mis à disposition. L’outil vise à standardiser la mesure de la charge de comorbidité afin de pouvoir ajuster les analyses de risque en fonction de la sévérité des conditions de santé (CEMKA).    
   

Générer des données synthétiques mimant la base principale du SNDS  

Dans un contexte où l’accès aux données de santé reste fortement encadré, l’utilisation de données synthétiques s’impose progressivement comme un levier stratégique pour concilier accélération de la recherche et protection des données personnelles. Un outil permettant d’en générer a été publié : 

• L’outil de génération de versions synthétiques, sans contrainte de diffusion, de la base de données du SNIIRAM peut être utilisé dans des domaines qui ne nécessitent pas de données réelles mais seulement des données statistiquement réalistes comme l’enseignement ou la préparation de projets impliquant ultérieurement des données de santé (INRIA).

La bibliothèque continue de s’enrichir régulièrement. Si vous souhaitez y contribuer ou proposer une ressource, n’hésitez pas à nous contacter à l’adresse suivante : opensource@health-data-hub.fr