renforcer-la-pertinence-des-donnees

Les données de santé, en France, ne sont pas assez contextualisées. Elles sont encore trop souvent brutes. Elles ne sont pas reliées à l’environnement des pathologies et des individus. Or celui-ci peut avoir un impact majeur. Il est clé pour apprécier les conséquences et l’évolution d’une affection.

Les conditions culturelles, sociales, éducatives de même que les déterminants de santé (tabac, alcool, nutrition, exercice physique, etc.) doivent être pris en compte pour une meilleure compréhension et une prise en charge plus adaptée.

D’où l’importance d’associer aux données de santé une interface d’intelligence artificielle de contextualisation pour une analyse plus fine et donc plus pertinente.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4111965/#!po=20.2703

https://publichealth.jmir.org/2019/4/e12846/PDF

https://www.countyhealthrankings.org/explore-health-rankings/measures-data-sources/county-health-rankings-model

https://www.goinvo.com/vision/determinants-of-health/.

https://patientengagementhit.com/news/should-clinical-trials-account-for-social-determinants-of-%20health__cf_chl_captcha_tk__=pmd_hQJrZxvz7LD8YRjc8NPW9OUWCYaNRy1zgXXUcHVOqOc-1634849357-0-gqNtZGzNAzujcnBszQkl

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451865418300693

https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2765198

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