Les RFCs (Request for Comments) du Digital de l'Assurance Maladie sont des documents décrivant les modifications sur les projets publics de manière cohérente et contrôlée. Ce processus est suivi pour les changements substantiels, nécessitant un accord entre l'équipe et la communauté.

La plateforme Vidjil est composée de deux parties principales : Vidjil-algo et une application web. Vidjil-algo permet d'extraire des jonctions V(D)J et de les regrouper en clones à partir de données de séquençage à haut débit. L'application web permet la visualisation et l'analyse interactives des clones et de leur suivi dans le temps dans un contexte de suivi de la maladie résiduelle minimale ou d'étude immunologique. Elle peut être liée à une base de données de échantillons, d'expériences et de patients permettant le stockage de données et de métadonnées séquence, l'exécution de logiciels RepSeq et la sauvegarde d'annotations directement depuis l'application web.

Deepberry est un projet de segmentation et de suivi temporel de baies de vigne, permettant l'analyse de leur croissance et la détection de maladies. Il est basé sur des algorithmes de machine learning et d'apprentissage profond.

La plateforme Vidjil est composée de deux parties principales : Vidjil-algo et une application web. Vidjil-algo analyse les données de séquençage à haut débit pour extraire les jonctions V(D)J et les regrouper en clones. L'application web permet la visualisation et l'analyse interactive des clones et de leur évolution dans le temps dans un contexte de suivi de la maladie résiduelle minimale ou d'étude immunologique. Elle peut également être liée à une base de données de échantillons, d'expériences et de patients pour le stockage des données et des métadonnées, l'exécution de logiciels RepSeq et la sauvegarde d'annotations directement depuis l'application web.

Application de suivi de la BPCO (Broncho-Pneumopathie Chronique Obstructive) permettant aux patients de suivre leur maladie, de recevoir des notifications et de répondre à des enquêtes.

Le projet brain-covid est une application web de suivi et de visualisation de données sur la pandémie de covid-19. Il permet de consulter des informations actualisées sur l'évolution de la maladie, de visualiser des graphiques et des cartes représentant la propagation du virus, et de fournir des conseils et des recommandations pour se protéger et protéger les autres.

Ce projet fournit un algorithme d'orientation pour les patients atteints du COVID-19, prenant en compte les données médicales et les recommandations officielles. Il permet d'évaluer les risques d'évolution de la maladie et de proposer des recommandations de traitement et de suivi.

Plateforme officielle du ministère de l'Agriculture dédiée à la surveillance et à la gestion de la santé des végétaux en France. Elle permet aux professionnels du secteur agricole de déclarer des foyers de maladies, de consulter des fiches techniques, de suivre les zones touchées et d'accéder à des ressources documentaires pour prévenir et gérer les risques sanitaires affectant les cultures.

Plateforme officielle du ministère de l'Agriculture dédiée à la surveillance et à la gestion de la santé des végétaux en France. Elle permet aux professionnels agricoles, aux services de l'État et aux acteurs du secteur de déclarer, suivre et analyser les foyers de maladies végétales, tout en centralisant les données réglementaires et les bonnes pratiques pour protéger les cultures et l'environnement.

Le projet Nextstrain_RYMV-madagascar a pour objectif de suivre et d'analyser l'évolution du virus de la mosaïque yellow de Madagascar (RYMV) à travers la surveillance épidémiologique et la caractérisation génétique des souches virales. Ce projet permet aux chercheurs et aux décideurs de mieux comprendre la dynamique de transmission du virus et d'élaborer des stratégies de lutte contre la maladie.