Des chercheurs de l’Ecole Polytechnique ont créé des algorithmes autonomes capables de découvrir des signaux faibles au sein de la base de données de l’Assurance maladie. L’espoir de détecter plus rapidement les effets indésirables et de prévenir les scandales sanitaires. Chaque année, l’Assurance maladie traite plus d’un milliard de feuilles de soins. Âge, sexe, lieu de résidence, détails des prestations… toutes les données relatives à la santé des quelques 65 millions d’assurés sociaux sont collectées, analysées et stockées au sein d’une des plus grandes bases de données de santé au monde : le Sniiram (Système national d’information inter-régimes de l’Assurance maladie). Il s’agit en réalité moins d’une seule base que d’un conglomérat de bases de données thématiques appelées « datamarts » et créées en fonction des besoins (suivi des dépenses, suivi du parcours de soins, analyse de l’offre, dispositifs médicaux, etc.). Si une trentaine d’organismes ont reçu l’autorisation de travailler sur ces bases, le principal exploitant du Sniiram est l’Assurance maladie elle-même. « Dans le cadre de la gestion du risque, nos observations s’étendent du suivi d’événements indésirables jusqu’à l’observation des parcours de […]

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