Outil dédié à la validation et à la vérification de conformité des documents XML, notamment dans le domaine médical. Il permet de compiler des règles Schematron pour valider des structures de données, d'assurer la cohérence des échanges entre systèmes et de générer des rapports détaillés sur les anomalies détectées. Utilisé pour garantir l'interopérabilité des données dans des environnements critiques comme les systèmes de santé.

Ce projet automatise le traitement et la transformation de données médicales en utilisant le standard FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources). Il permet d'intégrer, normaliser et valider des données de santé issues de différentes sources pour les rendre exploitables dans des systèmes d'information médicaux. Le pipeline gère l'extraction, le nettoyage, le stockage et la mise à disposition des données via une API FHIR, facilitant ainsi l'interopérabilité entre systèmes de santé.

Outil de validation des messages HL7 version 2 utilisé dans le domaine de la santé pour garantir la conformité des échanges de données entre systèmes d'information médicaux. Il permet de vérifier la structure, le contenu et la cohérence des messages selon des profils définis (IHE, HL7), facilitant ainsi l'interopérabilité entre applications hospitalières, laboratoires ou systèmes de gestion de patients.

Outil d'automatisation dédié à la validation des fichiers conformes au standard CI-SIS, utilisé dans le domaine de la santé en France. Il permet de vérifier la conformité des exemples de fichiers via une action GitHub, facilitant ainsi l'intégration continue et la qualité des données échangées dans les systèmes d'information de santé.

Service dédié à la validation des ressources FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) utilisées dans le domaine de la santé. Il permet de vérifier la conformité des données médicales échangées entre systèmes, en s'assurant qu'elles respectent les standards internationaux. Ce service facilite l'interopérabilité entre applications et institutions de santé, réduisant ainsi les erreurs et améliorant la qualité des échanges de données.

Ce projet centralise les ressources nécessaires à la validation des messages HL7 V2, conformément aux spécifications IHE. Il inclut des profils de conformité HL7, des ressources pour l'outil GVT et des profils IGAMT. Ces éléments permettent de vérifier la conformité des messages échangés dans des contextes médicaux ou sanitaires, assurant ainsi l'interopérabilité des systèmes de santé.

Ce projet est une simulation de service web SOAP dédiée à la gestion des politiques de confidentialité dans le domaine de la santé. Il permet aux développeurs et intégrateurs de tester des requêtes et réponses conformes aux standards IHE, facilitant ainsi l'interopérabilité entre systèmes médicaux. Le mockup reproduit un dépôt de politiques de confidentialité pour valider des flux de données sécurisés avant déploiement en production.

Ce projet fournit des services de mock (simulations) pour des webservices SOAP dédiés à l'échange de documents médicaux dans le cadre des normes IHE (Integrating the Healthcare Enterprise). Il permet de tester et valider des flux d'intégration entre systèmes de santé, notamment pour la mise à jour et la consultation de métadonnées médicales. Les mocks reproduisent des réponses standardisées pour des transactions comme ITI-X1, ITI-18 et ITI-57, facilitant ainsi le développement et le débogage d'applications interopérables.

Ce plugin permet de surveiller la santé des applications web basées sur Lutece en vérifiant leur état de fonctionnement. Il évalue la connectivité des bases de données, détecte les interblocages dans les threads et valide le bon démarrage des applications. Les résultats sont accessibles via des endpoints dédiés pour une intégration facile dans des systèmes de monitoring ou des tableaux de bord.

Projet visant à valider et améliorer un algorithme d'identification des poussées de sclérose en plaques (SEP) à partir des données médico-administratives du Système National des Données de Santé (SNDS). Développé en collaboration avec des épidémiologistes, neurologues et plateformes de recherche, il permet de détecter et analyser les poussées de SEP via des critères combinant hospitalisations et délivrances de corticoïdes, afin d'optimiser les outils de suivi clinique et épidémiologique.