Bibliothèque open source dédiée à l'analyse de données médicales issues de bases de santé comme le SNDS. Elle permet de manipuler, croiser et analyser des cohortes de patients à partir de données structurées (parquet). Utilisée pour des études épidémiologiques, le suivi de populations exposées à des traitements ou des maladies, et la génération de statistiques descriptives. Développée en partenariat avec l'École Polytechnique et la CNAM.

Plateforme backend dédiée à la gestion et à l'analyse de cohortes de patients pour les établissements de santé. Elle permet de créer, compter et exporter des données médicales tout en assurant une authentification robuste et une gestion fine des accès. Intégrée à des outils comme FHIR et Solr, elle facilite les recherches complexes et les exports dans divers formats (CSV, XLSX, Hive).

Plateforme permettant d'interroger et d'analyser des données médicales structurées au format FHIR. Elle permet de créer des cohortes de patients en fonction de critères cliniques complexes, de compter les patients répondant à ces critères, ou d'identifier les changements entre cohortes. Utilisée pour des études épidémiologiques, des recherches cliniques ou des analyses de santé publique.

Cohort360 est une plateforme open source dédiée à la gestion et à l'analyse de cohortes de patients en santé. Elle permet de générer des données médicales fictives pour tester des applications, synchroniser des périmètres FHIR avec des organisations, et centraliser des informations de santé pour faciliter les études et analyses. Destinée aux professionnels de santé et chercheurs, elle offre un environnement sécurisé et modulaire pour simuler des scénarios cliniques.

Ce projet développe des algorithmes pour cartographier les pathologies et les dépenses associées au sein du Système National des Données de Santé (SNDS). Il permet d'identifier des cohortes de patients atteints de maladies chroniques ou graves, de décrire leurs trajectoires de soins et de répartir les dépenses remboursées par l'Assurance Maladie. Les outils générés facilitent l'analyse épidémiologique et la planification sanitaire au niveau national et régional.

Application web dédiée à la recherche et à l'analyse de données médicales. Permet aux professionnels de santé de trouver des patients, de construire des cohortes personnalisées et de visualiser des données cliniques sous forme de tableaux, graphiques ou cartes. Intègre des fonctionnalités avancées de filtrage et d'export pour faciliter l'exploitation des données.

Projet de développement d'un algorithme prédictif visant à évaluer la sévérité des accidents vasculaires cérébraux (AVC) à partir des données du Système National des Données de Santé (SNDS). Il permet d'extraire, modéliser et analyser des cohortes de patients pour produire des rapports détaillés et des cartographies utiles aux professionnels de santé.

HepavirAlgo est un projet open source utilisant des algorithmes de machine learning pour cibler et analyser les patients atteints d'hépatites virales chroniques B et C en France. Il permet d'identifier des cohortes spécifiques (cirrhoses, variant Delta, porteurs sains) à partir des données du SNDS, d'estimer leur prévalence et d'étudier leurs trajectoires de soins. Les algorithmes améliorent les méthodes existantes grâce à une approche automatisée et non linéaire.

Ce projet propose un ensemble de scripts et outils pour réaliser des analyses statistiques avancées sur des cohortes de patients. Il permet de construire des modèles prédictifs à l'aide de la méthode Limma et des forêts aléatoires, puis de valider ces modèles sur une cohorte distincte. Les résultats incluent des graphiques et rapports détaillés pour faciliter l'interprétation des données biologiques.

Ce projet propose des fonctions pour sélectionner et décrire des cohortes de patients à partir de données du PMSI. Il permet d'analyser des données de santé complexes et de caractériser des populations en fonction de critères tels que les codes diagnostics principaux, l'âge, le sexe et la durée d'hospitalisation.