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visualiser les données

LE PORTAIL “PILOTE”

Le portail Pilote est une solution d’informatique décisionnelle, ou Business Intelligence (BI), permettant de visualiser les données issues des différents logiciels métiers. La restitution s’effectue au travers de tableaux de bord et de rapports automatisés, actualisés quotidiennement.

Les directions fonctionnelles du siège et des hôpitaux de l’AP-HP ainsi que les services cliniques y ont recours pour analyser plus facilement les données et optimiser leur prise de décision. Le portail Pilote est utilisé notamment par les directions fonctionnelles centrales et des GHU, les professionnels médicaux et soignants, les cadres administratifs de DMU et les contrôleurs de gestion.

Ce portail institutionnel centralise les informations provenant de deux sources principales : l’outil historique Opale, administré par la Direction économique, financière, de l’investissement et du patrimoine (DEFIP) de l’AP-HP, et l’Entrepôt de Données de Santé (EDS) de l’AP-HP. En combinant ces deux sources, Pilote exploite les données issues des différents logiciels métiers de l’AP-HP (tels que ORBIS, GILDA, SIMPA, HR-Access, etc.) pour fournir des restitutions adaptées à divers profils d’utilisateurs.

Comment accéder au portail Pilote ?
Demandez vos accès auprès des référents « Pilote AP-HP » de votre établissement ou contactez pilote.support.sap@aphp.fr pour obtenir les coordonnées de vos référents.

EXPLORER LES DONNées

COHORT360

Cohort360 est un outil qui permet aux professionnels de santé de l’AP-HP de créer et de visualiser les données de groupes de patients (cohortes) en fonction de divers critères.

Grâce à cet outil, il est possible de :

Visualiser les données des patients correspondant aux critères définis
Affiner manuellement les cohortes de patients
Générer des graphiques
Effectuer des recherches approfondies dans les textes médicaux
Exporter les données pour analyse plus poussée

Comment accéder à Cohort360 ?
Contactez le coordinateur EDS de votre établissement, après en avoir informé votre chef de service.

exploiter des données

le datalab

Le Datalab est un espace de travail offrant les outils nécessaires pour exploiter des données massives dans le cadre d’une recherche.

Chaque Datalab dispose jusqu’à 5 CPU, de 16 Go de RAM et de 100 Go de stockage. Nous proposons également des services tels que GitLab, Slurm et HFDS/Hive. Nous intégrons continuellement de nouveaux services au Datalab selon les besoins des projets de recherche.

Comment accéder au Datalab ?
Contactez le coordinateur EDS de votre établissement pour connaître la procédure de soumission d’un projet de recherche

ANALYSER

Jupyter

Jupyter est une application web dédiée à l’analyse de données massives permettant de programmer dans plusieurs langages tels que Python et R. L’outil offre un accès par défaut aux données pseudonymisées des patients par projet de recherche et aux ressources du cluster de calcul pour réaliser par exemple des statistiques épidémiologiques ou développer des algorithmes.

ANALYSER

Bibliothèques de data science

Plusieurs bibliothèques dédiées à l’analyse des données de santé de l’EDS ont été développées et sont publiquement accessibles. Par exemple, EDS-NLP et EDS-Scikit facilitent l’analyse des textes médicaux et des tableaux de données. Découvrez notre GitHub ou une démo de EDS-NLP.

modèles

Catalogue de modèles

Certains modèles d’intelligence artificielle sont directement disponibles par exemple pour pseudonymiser les données (EDS-pseudo) ou pour faciliter l’analyse des données textuelles (EDS-CamemBERT, extraction de certaines comorbidités, etc.).

ANNOTER

BRAT

Brat est un outil d’annotation de texte conçu pour faciliter le marquage et l’analyse de données textuelles, notamment en traitement automatique du langage naturel. Il peut être utilisé pour annoter des documents médicaux et structurer des informations cliniques afin d’améliorer la recherche et l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle.

VISUALISER

TensorBoard

TensorBoard est un outil de visualisation et de suivi des expériences d’apprentissage automatique, permettant d’analyser les métriques, les graphes de modèles et les performances des réseaux de neurones. Il peut être utilisé pour suivre et optimiser l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle appliqués à l’analyse des données de santé, comme l’extraction d’informations pertinentes à partir des dossiers patients.

VISUALISER

OHIF

OHIF Viewer est un outil de visualisation d’images médicales, compatible avec le format DICOM, permettant d’afficher, d’annoter et d’analyser des images issues d’examens radiologiques. Il peut être utilisé pour explorer des images médicales en lien avec les données patients, facilitant ainsi la recherche en imagerie et le développement d’algorithmes d’intelligence artificielle pour l’analyse des images cliniques.