Algorithmes de ciblage dans le SNDS : annonce de la seconde vague des lauréats BOAS

La France est dotée de l’une des bases de données médico-administratives les plus complètes du monde, liées aux remboursements des actes et des soins des bénéficiaires de l’ensemble des régimes d’assurance maladie obligatoire. Or, comprendre les données, leurs potentiels, leurs organisations, leurs biais et limites demande un investissement pour chaque porteur de projet. Ainsi, l’utilisation des données de santé en France est aujourd’hui réservée à un petit nombre d’experts et mener des projets de recherche à l’échelle européenne reste un véritable défi.

À l’été 2021, le Health Data Hub lançait, en collaboration avec plusieurs structures dont le réseau Redsiam, le projet BOAS (Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé). Ce projet vise à soutenir le développement et la validation d’algorithmes de ciblage dans les données du Système National des Données de Santé (SNDS). En permettant, sur la base des données disponibles, de repérer les personnes présentant une pathologie ou un trait de santé particulier, ces algorithmes sont des outils essentiels à la constitution de populations d’étude de manière reproductible, et donc à l’analyse fiable des données complexes du SNDS. 

Dans ce contexte, construire ensemble un socle collaboratif et ouvert d’algorithmes de ciblage dans le SNDS, clairement documentés et implémentés, est une étape importante pour fiabiliser l’analyse de ces données de santé et multiplier leurs usages. L’événement a mit en lumière la contribution du projet BOAS dans cette direction, et son inscription dans une stratégie plus générale de l’open source en santé. Le témoignage d’un lauréat de la première vague de l’AMI BOAS, et la présentation des lauréats de la seconde vague, ont permis d’explorer les grands enjeux des algorithmes de ciblage, et la diversité des thématiques qu’ils couvrent.

Le programme ainsi que les replays sont disponibles ci-dessous.