Open Access
Numéro |
Med Sci (Paris)
Volume 37, Numéro 3, Mars 2021
|
|
---|---|---|
Page(s) | 271 - 276 | |
Section | Repères | |
DOI | https://doi.org/10.1051/medsci/2021016 | |
Publié en ligne | 19 mars 2021 |
- Arrêté du 21 avril 2020 complétant l’arrêté du 23 mars 2020 prescrivant les mesures d’organisation et de fonctionnement du système de santé nécessaires pour faire face à l’épidémie de covid-19 dans le cadre de l’état d’urgence sanitaire. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000041812657/. [Google Scholar]
- Rapport Health Data Hub, mission de préfiguration. https://solidarites-sante.gouv.fr/IMG/pdf/181012_-_rapport_health_data_hub.pdf. [Google Scholar]
- Kruse CS, Goswamy R, Raval Y, Marawi S. Challenges and opportunities of big data in health care: a systematic review. JMIR Med Inform 2016 ; 4 : e38. [Google Scholar]
- Le L, Wang X, Carneiro G, Yang L, Eds. Deep learning and convolutional neural networks for medical imaging and clinical informatics. Springer Nature Switzerland AG, 2019 : 462 p. [Google Scholar]
- Leung TI, Dumontier M. FAIR Principles for clinical practice guidelines in a learning health system. Stud Health Technol Inform 2019 ; 264 : 1690–1691. [Google Scholar]
- Da Silva Santos LOB, Wilkinson MD, Kuzniar A, Kaliyaperumal R. FAIR data points supporting big data interoperability. In: Zelm M, Doumeingts G, Mendonça JP, eds. Enterprise interoperability in the digitized and networked factory of the future. Londres : ISTE Press Editors, 2016 : 270–9. [Google Scholar]
- Bates DW. Commentary: the role of ‘technovigilance’ in improving care in hospitals. Milbank Q 2013 ; 91 : 455–458. [Google Scholar]
- Cabitza F, Zeitoun JD. The proof of the pudding: in praise of a culture of real-world validation for medical artificial intelligence. Ann Transl Med 2019 ; 7 : 161. [Google Scholar]
- Madec J, Bouzillé G, Riou C, et al. eHOP clinical data warehouse: from a prototype to the creation of an inter-regional clinical data centers network. Stud Health Technol Inform 2019 ; 264 : 1536–1537. [Google Scholar]
- Heudel P, Livartowski A, Arveux P, et al. The ConSoRe project supports the implementation of big data in oncology. Bull Cancer (Paris) 2016 ; 103 : 949–950. [Google Scholar]
- Jannot AS, Zapletal E, Avillach P, et al. The Georges Pompidou university hospital clinical data warehouse: a 8-years follow-up experience. Int J Med Inf 2017 ; 102 : 21–28. [Google Scholar]
- Kogan NE, Clemente L, Liautaud P, et al. An Early warning approach to monitor covid-19 activity with multiple digital traces in near real-time. ArXiv juillet 2020. [Google Scholar]
- Poirier C, Lavenu A, Bertaud V, et al. Real time influenza monitoring using hospital big data in combination with machine learning methods: comparison study. JMIR Public Health Surveill 2018 ; 4 : e11361. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
- Weber GM, Mandl KD, Kohane SI. Finding the missing link for big biomedical data. JAMA 2014 ; 311 : 2479–2480. [PubMed] [Google Scholar]
- Zins M, Cuggia M, Goldberg M. Les données de santé en France. Abondantes mais complexes. Med Sci (Paris) 2021; 37 : 179–84. [EDP Sciences] [PubMed] [Google Scholar]
Les statistiques affichées correspondent au cumul d'une part des vues des résumés de l'article et d'autre part des vues et téléchargements de l'article plein-texte (PDF, Full-HTML, ePub... selon les formats disponibles) sur la platefome Vision4Press.
Les statistiques sont disponibles avec un délai de 48 à 96 heures et sont mises à jour quotidiennement en semaine.
Le chargement des statistiques peut être long.