Plateforme apprenante de recherche en santé et en services sociaux

Propulser la recherche dans les systèmes de santé apprenants

Les équipes de soins et de recherche ont beaucoup de difficulté à accéder rapidement et efficacement à des données de santé de qualité bien qu’elles aient les autorisations requises.

Cela inclut les données de cliniques, d’hôpitaux, de biobanques, d’études cliniques, de santé publique, des services sociaux, des instituts et organismes provinciaux, de technologies prêt-à-porter (ex. montres connectées), etc.

Il est donc impossible de centraliser toutes les données de santé — pour des raisons sociales, éthiques et légales. Il faut alors une solution qui laisse les données là où elles sont tout en permettant d’obtenir de celles-ci des informations pour les soins et la recherche.

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Le Dr Jean-François Ethier, codirecteur scientifique du GRIIS, explique comment les systèmes de santé apprenants répondent aux défis actuels des soins et de la recherche. Présentation dans le cadre de la 8e édition des Journées d’étude des comités d’éthique de la recherche et de leurs partenaires (20 octobre 2017, Québec). © Gouvernement du Québec, 2017

Accéder aux données de santé là où elles se trouvent

La plateforme apprenante PARS3 épaule les équipes de soins et de recherche en santé dans le cadre de projets qui nécessitent l’accès autorisé à des données issues de plusieurs sources distribuées. PARS3 est une composante technologique intégrale d’un système de santé apprenant.

Peu importe où se trouvent les données et peu importe comment ces données sont gérées localement, PARS3 permet de relier les requêtes des équipes de soins et de recherche avec les systèmes informatiques spécifiques à chaque dépositaire de données.

« PARS3 permet de traiter des données qui sont distribuées à travers des systèmes informatiques distincts et de les mettre en réseau de manière cohérente et compré­hen­sible. »

— Jean-François Ethier, codirecteur scientifique du GRIIS

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Publications scientifiques connexes

Khnaisser C, Lavoie L, Fraikin B, Barton A, Dussault S, Burgun A, Ethier J-F (2022) Using an ontology to derive a sharable and interoperable relational data model for heterogeneous healthcare data and various applications. Methods Inf Med 61:e73–e88. https://doi.org/10.1055/a-1877-9498 Cite Download
Ecarot T, Fraikin B, Ouellet F, Lavoie L, McGilchrist MM, Ethier J-F (2020) Sensitive Data Exchange Protocol Suite for Healthcare. In: IEEE Symposium on Computers and Communications. Rennes, France Cite Download
Ecarot T, Fraikin B, Lavoie L, McGilchrist M, Ethier J-F (2021) A Sensitive Data Access Model in Support of Learning Health Systems. Computers 10:25. https://doi.org/10.3390/computers10030025 Cite Download
Dahl LT, Katz A, McGrail K, Diverty B, Ethier J-F, Gavin F, Mcdonald JT, Paprica PA, Schull M, Walker JD, Wu J (2020) The SPOR-Canadian Data Platform: a national initiative to facilitate data rich multi-jurisdictional research. International journal of population data science 5:1–9. https://doi.org/10.23889/ijpds.v5i1.1374 Cite Download

Des procédures d'accès et d'échange qui sont utilisées internationalement

Pour assurer la conformité des procédures de PARS3, le GRIIS collabore avec une communauté de recherche et des organisations partenaires à l’échelle internationale.

Rapides et efficientes

Des procédures qui respectent les exigences de la recherche.

Conformes

Selon les normes Operational Data Model (ODM) du Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC).

Éthiques

Selon les normes des comités d’éthique de la recherche.

Légales

Du point de vue législatif et des organismes de certification.

Transparentes

Du point de vue des patients partenaires.

Sécuritaires

Une architecture fondée sur l'approche Security by Design.

Écosystème

PARS3 est un écosystème permettant de propulser la recherche scientifique, la prestation des soins et le transfert des connaissances en lien avec les systèmes de santé apprenants.

Des requêtes et des données exactes

PARS3 est bâtie sur des ontologies informatiques (à la manière de lexiques). Les utilisateurs emploient ainsi des concepts cohérents et compréhensibles du point de vue clinique pour faire leurs requêtes de données.

PARS3 extrait ensuite les données de manière exacte et logique en faisant appel aux systèmes informatiques et aux sources de données distribués. La plateforme relie les données et les champs des requêtes au moyen de modèles ontologiques validés.

Les données restent là où elles sont stockées — la plateforme ne génère ni ne gère des entrepôts de données.

PARS3 répond aux requêtes de données de santé en fournissant seulement les informations minimales nécessaires qui sont demandées dans le cadre d’un projet.

Les données sont chiffrées localement, là où elles sont stockées.

La plateforme ne stocke pas les données et n’en voit pas le contenu.

Les données sont transmises directement et de manière sécuritaire à un autre tiers sécurisé où l’unité demandeuse aura accès aux données.

Partenaires

Partenaires principaux

Avec le soutien de

Direction de PARS3

Jean-François Ethier - GRIIS - Groupe de recherche interdisciplinaire en informatique de la santé

Jean-François Ethier

Cofondateur et codirecteur scientifique du GRIIS
Professeur titulaire en médecine à l’Université de Sherbrooke
Titulaire de la Chaire en informatique de la santé de l’Université de Sherbrooke
Médecin titulaire au CHUS

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Améliorer la qualité des soins et la vie des patients en reliant les données entre elles