OpenHealth

Challenges

• Gérer des données complexes (plusieurs milliards de lignes, multi table, séries temporelles)
• Industrialiser un traitement mensuel automatique avec des scripts d’anonymisation pour un usage simplifié
• Conserver un bon niveau d’utilité tout en garantissant la conformité avec le référentiel CNIL sur les Entrepôts de Données de Santé

ROI

• Génération d’une analyse de risques permettant d’évaluer le niveau de confidentialité des données générées selon les trois critères définis par le CEPD (ex G29)
• Réexploitation de données RWE hors EDS pour des usages secondaires
• Conservation de la valeur statistique du jeu de données assurant sa réexploitation pour divers usages (études scientifiques, entrainement d’IA...)