# Découvrir des trajectoires de soins typiques dans le SNDS

Thomas Guyet

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Thomas Guyet. Découvrir des trajectoires de soins typiques dans le SNDS. La folle journée de l'anévrisme, Dec 2024, Nantes, France. hal-04839463

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# Découvrir des trajectoires de soins typiques dans le SNDS

T. Guyet

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AIstroSight

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(Chaire AIRACLES)

13/12/2024 – La folle journée de l'anévrisme
# AlstroSight: In silico approaches for the pharmacology of brain pathologies

* mixing biomedical expertise over a range of spatio-temporal scales

* intra/sub-cellular (molecular, cellular)

* whole brain (medical imaging)

* population (clinical data HCL)

* coupling them with numerical simulations and AI approaches

* rare pathologies

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# Outline

## 1 Introduction

* Parcours de soins

* Données médico-administratives

* Avantages et limites

## 2 Découvrir des parcours à partir des trajectoires

* Catégorisation d'exemples

* Métriques et clustering de séquences

* Exemple OPTISOINS

* Abstraction de trajectoires

## 3 Générer des données synthétiques

* Context général : pourquoi des données synthétiques

* Quelques approches de génération de données (de santé)

* Proposition

* Mises en oeuvre et résultats

## 4 Conclusion
# Parcours de soins en santé publique

* **Parcours de soins** : objet de réflexion et d'analyse pour les différents acteurs impliqués dans l'organisation et l'adaptation du système de santé

* **Trajectoire** : trace d'un usager du système de santé collectée
  → données observationnelles de soins (longitudinales)

## Notion de parcours : liée à l'organisation des soins

* introduction du "parcours de soins coordonnés" confié au médecin traitant par la loi de 2004

* notion reprise par la Haute Autorité de santé (HAS) pour la prise en charge des maladies chroniques

* mise en place de la "médecine de parcours" (Rapport Cordier, 2013)

* vers une réduction de la T2A pour une tarification à la prise en charge

## Comment définir les parcours de soins à prendre en charge ?
# Parcours de soins en santé publique

* **Parcours de soins** : objet de réflexion et d'analyse pour les différents acteurs impliqués dans l'organisation et l'adaptation du système de santé

* **Trajectoire** : trace d'un usager du système de santé collectée
  → données observationnelles de soins (longitudinales)

## Notion de parcours : liée à l'organisation des soins

* introduction du "parcours de soins coordonnés" confié au médecin traitant par la loi de 2004

* notion reprise par la Haute Autorité de santé (HAS) pour la prise en charge des maladies chroniques

* mise en place de la "médecine de parcours" (Rapport Cordier, 2013)

* vers une réduction de la T2A pour une tarification à la prise en charge

→ Comment **décrire** les parcours de soins ?
# Opportunité des bases médico-administratives

## Opportunité : exploiter les bases de données médico-administratives

Les bases de données médico-administratives offrent une vue sur les trajectoires réelles des patients

## Motivations de l'approche par les données observationnelles

* Décrire les soins délivrés sous l'angle de la prise en charge

* Déterminer quels sont les parcours de soins effectifs ?

* Comprendre l'organisation effective des soins

* Identifier des leviers d'amélioration des parcours ou des organisations

* Évaluer des parcours en vie réelle

* Mener des études épidémiologiques sur les prises en charge

* Déterminer des parcours de soin "optimaux" (vers des "bonnes pratiques")

## Données longitudinales

⇒ nos contributions : intégrer la dimension temporelle dans les analyses
# Données médico-administratives : qu'est ce que c'est ?

## Données produites dans le cadre de soins et collectées pour l'organisation et la prise en charge des patients

* données collectées lors du suivi médical d'un patient/d'un service/d'un établissement

* disponibilité des lits

* suivi d'activité des praticiens

* données de suivi épidémiologique

* données collectées pour la gestion administrative des patients

* facturation des prestations de soins

* gestion des remboursements
# Données médico-administratives : deux sources classiques de données de santé en France

## Deux sources typiques en France

* les données de l'assurance maladie (SNIIRAM)

* très grande population

* taux de couverture très élevé

* complémenté avec CepiDC, données handicap

* les données intra-hospitalières

* très grands centres hospitaliers (APHP/APHM/HCL/OuestDataHub/...)

* programme d'uniformisation assez précoce (PMSI)
# Données de l'assurance maladie : SNDS/SNIIRAM I

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* SNIIRAM: Les Caisses Primaires d'Assurance Maladie remontent l'ensemble des informations issues des remboursements à la CNAM.

* PMSI: Chaque établissement de santé enregistre chacun des séjours hospitaliers, appelé résumé de sortie standardisé (RSS) qui sont classés dans des Groupe Homogène de Malade (GHM) selon des critères médicaux et économiques

* CépiDc: Le CépiDc de l'Inserm gère la Base de Causes Médicales de Décès (BCMD). Il ne traite que la partie médicale du certificat de décès, par conséquent, la base ne contient aucun nom. Les données sont transmises à la CNAM pour intégration dans le SNDS et sont appariées de façon probabiliste au SNIIRAM
# Données de l'assurance maladie : SNDS/SNIIRAM II

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## La base de données ...

* 692 tables

* plusieurs milliers d'attributs

* ~500 tables de nomenclature, nomenclature = codage "standard"

* CIP/ATC: code médicaments

* CIM: code diagnostic

* NABM: actes de biologies

* ...

* organisation en étoile(s)

## Et beaucoup de manques ...

https://health-data-hub.shinyapps.io/dico-snds/
# Comparatif EDS/SNDS

## EDS

### Données disponibles variées et riches

* Données structurées et non-structurées

* Informations "médicales" riches

* ... mais données non-structurées pas toujours facilement accessibles !

## SNDS

### Couverture large, exhaustivité

* des prestations de soins

* de la population (avec une population importante)

* temporalité longue

* fiabilité des données (administratives)

### Couverture de la base

* Population limitée

* Visibilité uniquement de l'activité intra-hospitalière

* Temporalité fine

### Information médicale limitée

* Absence de diagnostics

* Complexité technique
# Avantages et limites des données médico-administratives

## Avantages

* la donnée est déjà acquises et informatisée (données historisées)

* beaucoup de données structurées, normalisation des codages

* couverture large et population importante

* données longitudinales (données datées) : analyse des trajectoires de soins

## Difficultés

* difficultés techniques liées au sockage et à l'exploitation de données massives : systèmes informatiques robustes

* difficultés techniques liées à la conformité aux réglementations

* difficultés à fusionner des données : pour raison réglementaire, pour des raisons pratiques

* information très partielle

* difficultés sémantiques : c'est une donnée administrative
# Écart sémantique

## CModification de l'usage des données

* usage primaire : informations collectées pour des objectifs (administratifs)

* usage secondaire : utilisation souhaitée pour un autre usage (médical)

→ spécificité par rapport à la collecte de données : changement épistémologique : *smart data* vs *big data*

## Écart sémantique

* on cherche à utiliser une information dans un champs sémantique différent de celui pour laquelle elle a été collectée

* Exemple : identification d'une pathologie à partir des données du SNDS (délivrance de soins)

⇒ nécessite d'enrichir / filtrer "intelligemment" les données brutes [BGD+21]
# Outline

## 1 Introduction

* Parcours de soins

* Données médico-administratives

* Avantages et limites

## 2 Découvrir des parcours à partir des trajectoires

* Catégorisation d'exemples

* Métriques et clustering de séquences

* Exemple OPTISOINS

* Abstraction de trajectoires

## 3 Générer des données synthétiques

* Context général : pourquoi des données synthétiques

* Quelques approches de génération de données (de santé)

* Proposition

* Mises en oeuvre et résultats

## 4 Conclusion
# Décrire l'ensemble des trajectoires de soins

Objectif : proposer une compréhension d'un ensemble de trajectoires de soins

* existe-t-il des groupes de trajectoires similaires ?

* qu'on en commun les trajectoires d'un groupe ? → suggestion de parcours

Défi : point de vue "longitudinal"

On cherche à conserver la dimension temporelle des trajectoires /parcours

→ conserver le séquencement des évènements

→ conserver les dates / délais
# Préparation des données : construction des trajectoires

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# Préparation des données : construction des trajectoires

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# Préparation des données : construction des trajectoires

* Représenter l'information longitudinale des patients de manière :

* **riche** : contenu informationnel riche, représentation du temps

* **"computable"** : adapté aux traitements informatiques

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# Préparation des données : construction des trajectoires

* Représenter l'information longitudinale des patients de manière :

* **riche** : contenu informationnel riche, représentation du temps

* **"computable"** : adapté aux traitements informatiques

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# Préparation des données : construction des trajectoires

* Représenter l'information longitudinale des patients de manière :

* **riche** : contenu informationnel riche, représentation du temps

* **"computable"** : adapté aux traitements informatiques

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# Préparation des données : construction des trajectoires

* Représenter l'information longitudinale des patients de manière :

* **riche** : contenu informationnel riche, représentation du temps

* **"computable"** : adapté aux traitements informatiques

* Proposer des outils de construction de ces représentations à partir du SNDS (Temporal data wrangling)

* adapté à de nombreuses études

* possibilité d'enrichissement

* intégrer des raisonnements automatiques

→ partie spécifique à la source de données (SNDS, hospitalière)

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# Décrire des trajectoires de soins : approches alternatives

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↓

→ SWoTTed [SGA24]:
méthode de
décomposition
tensorielle pour
la découverte de
phénotypes
temporelles

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# Décrire des trajectoires de soins : approches alternatives

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→ SWoTTed [SGA24]: méthode de décomposition tensorielle pour la découverte de phénotypes temporelles

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Méthodes d'extraction de motifs :

→ Chroniques discriminantes [DGAGH15]

→ Motifs avec négations [GQ20]

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# Décrire des trajectoires de soins : approches alternatives

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→ SWoTTeD
[SGA24].
méthode de
décomposition
tensorielle pour
la découverte de
phénotypes
temporelles

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Méthodes
d'extraction de
motifs :

→ Chroniques
discriminantes
[DGAGH15]

→ Motifs avec
négations [GQ20]

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Méthodes de
clustering de
séquences :

→ DropDTW
[GPG24]

→ TanaT
# Clustering examples

## Clustering

* Overall objective of clustering: Let $x_1, \dots, x_n$ be *n* examples, their clustering aims to identify groups/clusters of *similar* examples that are *dissimilar* to the other groups/clusters.

* Classical approaches:

* K-Means

* Hierarchical clustering

* Self Organizing Maps

* and others: density based clustering (DB-SCAN), EM algorithm, Affinity propagation, ...

## Two important choices

* similarity measure between examples

* aggregation function: how to create a representative
# Comparaison de séquences temporelles : sémantique(s)

Comment catégoriser ces séquences ?

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# Comparaison de séquences temporelles : sémantique(s)

Comment catégoriser ces séquences ?

* être robuste à des évènements manquants/additionnels

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# Comparaison de séquences temporelles : sémantique(s)

Comment catégoriser ces séquences ?

* être robuste à des évènements manquants/additionnels

* deux dimensions : temporelle ou symbolique

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# Comparaison de séquences temporelles : sémantique(s)

Comment catégoriser ces séquences ?

* être robuste à des évènements manquants/additionnels

* deux dimensions : **temporelle** ou **symbolique**

⇒ Quelle métrique peut capturer une notion intuitive de similarité entre parcours ?

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# Métriques entre séquences temporelles

## Similarités

* Comparaison comme vecteurs : distance euclidienne

* Distances d'éditions : Levenshtein, Needelman-Wunch, etc.

* Comparaison flexible dans le temps : DTW, drop-DTW [GPG24], LCSS, ...

* Comparaison flexibles differentiables : soft-DTW, divergence

## Critères de choix d'une métrique

* reflète l'intuition de similarité (sémantique)

* dispose des propriétés mathématiques adaptés aux algorithmes

* efficacité de calcul

## TanaT

* Librairie Python pour le clustering de séquences temporelles

* Version Python de TraMineR [GRMS11]

* en cours de développement
# Clustering of OPTISOINS care trajectories

## Care trajectories preparation

* collection of the dates for these events for 3311 patients

* index date: exeresis

* lot of missing events in trajectories
  → motivation for using a method robust to missing events

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

## Clustering of care trajectories

● 5 clusters
# Comparaison sur OPTISOINS (500 patients)

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Histogrammes des clusters pour 500 patients avec HierAsTiSeq et TraMineR</figcaption></figure>
# Abstraction de trajectoires vers des parcours

→ Objectif : proposer une vue synthétique d'un ensemble de trajectoires

* pour généraliser

* pour résumer

* pour définir un comportement moyen

→ vers la notion de parcours comme généralisation de trajectoires

## Exemple OPTISOINS

* Comment décrire les parcours des clusters
# OPTISOINS: moyennage par drop-DTW

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Analyse visuelle de la cohorte

<figure><img src="image_44.png" /></figure>
## Example of temporal model: chronicles [GB23]
(OPTISOINS)

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# Analyser les parcours de soins : méthodologie générale

## Représentation des trajectoires de soins

- définir un **modèle de représentation des trajectoires**

- représenter l'information contenue dans une base de données par des trajectoires

## Catégorisation des trajectoires

- créer des groupes de trajectoires qui sont similaires

## Abstraction des trajectoires en parcours

- définir un **modèle de représentation des parcours**

- généraliser un ensemble de trajectoires sous forme d'un ou plusieurs parcours

## Interpréter les parcours
# Outline

## 1 Introduction

* Parcours de soins

* Données médico-administratives

* Avantages et limites

## 2 Découvrir des parcours à partir des trajectoires

* Catégorisation d'exemples

* Métriques et clustering de séquences

* Exemple OPTISOINS

* Abstraction de trajectoires

## 3 Générer des données synthétiques

* Context général : pourquoi des données synthétiques

* Quelles approches de génération de données (de santé)

* Proposition

* Mises en oeuvre et résultats

## 4 Conclusion
# Contexte

## SNDS/DCIR: données de l'assurance maladie

* Base de données de remboursement de soins

* Contenu informationnel riche, volumineux mais sensible (données de santé et identifiantes)

* Base de données exploitée pour des études épidémiologiques et médico-économiques

* De nombreuses données publiques sont dérivées de cette base (OpenData)

* Cœur actuel pour la plateforme nationale des données de santé (HealthDataHub - HDH)

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## Freins à l'accès aux données :

* autorisation d'accès : procédure technique et longue

* environnement d'accès : accès à distance dans l'environnement HDH / CNAM
# Contexte

## Génération d'un SNDS/DCIR synthétique

* Objectif de rendre l'écosystème SNDS fertile : faciliter l'engagement des développements et des recherches autour des données du SNDS

* Générer un jeu de données synthétique, pour lever les contraintes :

* de demande d'accès (données non-sensibles)

* de localisation des données (téléchargement possible)

## Un défi plus large que celui du SNDS

* Même problématique pour beaucoup de données

* en santé : données de cohortes, données hospitalières [RBG+20], etc...

* autres domaines collectant de la données personnelle et souhaitant développer l'exploitation de leurs données

* Les mêmes compromis doivent être trouvés :

* facilité d'évaluation d'une méthode sur des données "réalistes"

* respect de la vie privée
# Génération de données synthétiques : principes

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## Générer = utiliser un modèle génératif

* Modèle génératif : représentation abstraite qui permet de "rejouer" des exemples synthétiques

* Quelles propriétés cherche-t-on à avoir ?

* des données qui respectent la structure des données initiales

* des données qui ont un contenu informationnel utile ⇒ modèle appris sur des données réelles

* des garanties sur la préservation de la vie privée (privacy)
## Approches statistiques/apprentissage

* SynthPop [NRD$^{+16}$] : sorte d'algorithme de Gibbs

* GAN: medGAN [CBM$^{+17}$], CTGAN [XSCIV19], [FLL$^{+20}$], ...

* Probabilistic graphical models with latent variables [TWRM20]

* Approche basée MDL [WNC$^{+18}$]

* SynSys [DC19]

⇒ Les approches par modélisation statistique sont populaires mais soulèvent des questions de respect de la vie privée
# État de l'art

## Approches statistiques/apprentissage

* SynthPop [NRD$^{+16}$] : sorte d'algorithme de Gibbs

* GAN: medGAN [CBM$^{+17}$], CTGAN [XSCIV19], [FLL$^{+20}$], ...

* Probabilistic graphical models with latent variables [TWRM20]

* Approche basée MDL [WNC$^{+18}$]

* SynSys [DC19]

⇒ Les approches par modélisation statistique sont populaires mais soulèvent des questions de respect de la vie privée

## Quelques de machine learning avec prise en compte de la privacy

* Synthetic Data Vault (SDV) [PWV16]: Générateurs variés avec DP

* PrivBayes [ZCP$^{+17}$]: modélisation bayésienne avec DP

* Avatars [GRP$^{+23}$, LBA$^{+24}$]
# État de l'art

## Approches statistiques/apprentissage

* SynthPop [NRD$^{+16}$] : sorte d'algorithme de Gibbs

* GAN: medGAN [CBM$^{+17}$], CTGAN [XSCIV19], [FLL$^{+20}$], ...

* Probabilistic graphical models with latent variables [TWRM20]

* Approche basée MDL [WNC$^{+18}$]

* SynSys [DC19]

⇒ Les approches par modélisation statistique sont populaires mais soulèvent des questions de respect de la vie privée

## Approche par modélisation experte

* Synthea [WKN$^{+18}$]

* fonctionne avec des modules: démographie, médication, carePlan, ...

* possibilité de définir ses propres systèmes de règles

* basé sur HL7-FHIR

* langage PDDL (Patient Data Definition Language) [HvHtTD13]

* ATEN Framework [MDG$^{+18}$]
# Et pour le SNDS ?

## Approche TSFaker

* Générateur d'une base SNDS du HdH très simpliste

* Caractéristiques reproduites

* le schéma de la base de données (Tables, attributs)

* les types de données (dates, texte, nombres)

* les clés étrangères

* Limites

* génération de quelques lignes (5) par table

* aucun réalisme dans les valeurs

## Difficultés

* Schéma de données complexe (692 tables)

* Dimensions multiples

* Données redondantes

* Codages parfois techniques
# Proposition : Approche générale

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# Modélisation probabiliste

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## Choix de modélisation qui tiennent compte

* des dépendances entre variables

* des jeux de données disponibles pour estimer les distributions
# Estimation des distributions

Estimation des distributions uniquement à partir de données en *open data*

* INSEE: données démographique

* Assurance Maladie: versions aggregées du SNDS selon certaines facettes: OpenDAMIR, OpenMedic, OpenBio, etc.

* ScanSanté: données aggregées hospitalières

→ Ces données sont librement accessibles et réutilisables

## Challenges

* Estimer les quantités individuelles des soins: hypothèse de distribution des nombres selon une loi de Poisson

* Estimation de distribution jointes à partir d'aggrégats marginaux: hypothèse simplificatrice d'indépendance
# Injection de parcours de soins

## Limites de l'approche par distribution

* Réalisme de la distribution à l'échelle de la population uniquement

⇒ absence de réalisme des données à l'échelle individuelle (impossible d'étudier des parcours)

## Solution proposée : injection de parcours de soins

* parcours de soins définis de manière experte ou par analyse

* vérification amont de l'absence de risque sur les données personnelles

* un parcours correspond à une pathologie, un traitement, etc.

* pas de limite sur les tables injectables

* pour un patient (virtuel) : génération (aléatoire) de trajectoires conforment au parcours

* complémentaire de données aléatoires

## Usage des bases

* pédagogique : scénarisation d'une étude

* benchmarking de méthodes d'analyse, avec contrôle les parcours
# Quelques cas d'études du Générateur

* Génération de population générale représentatives en distribution

* Données pour le Cancer du sein (reproduction des données de l'études FRESH [DLC+22]) avec M. Guyomard (AMU/SESSTIM) (en cours)

* 10 parcours de soins complexes modélisés (traitements)

* grosse population (450.000)

* Reproduction des données de l'étude AVC de la DRESS 2015 [DP15] avec A. Floyrac (HdH)
# Quelques illustrations

## Générateur

* Générateur disponible publiquement
  https://gitlab.inria.fr/tguyet/medtrajectory datagen

* Développement en Python/SQLite

* Quatre composants

* Chargement et préparation des données ouvertes

* Générateur de données populationnelles

* Injection de parcours de soins

* Analyse de la génération

* Exécution : ≈ 20 minutes pour une population de 10000 patients

## Données générées en téléchargement

* https://doi.org/10.5281/zenodo.4659983 : instance d'une population représentative de la Bretagne
Quelques résultats (population bretonne)

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Quelques résultats (populations bretonne/parisienne)

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# Bilan

## Motivation majeure

Données synthétiques = booster la conception de méthodes d'analyse de données en recherche médicale

## Conditions nécessaires

* Avoir des générateurs suffisamment génériques pour permettre des analyses variées (laisser libre cours à l'usage en recherche médicale)

* Avoir des garanties de préservation de vie privée sur les données délivrées

* Avoir des générateurs offrant un minimum de réalisme

## Proposition

* Générer des données respectant le schéma de la base

* Reproduction de caractéristiques statistiques globales

* Utiliser uniquement des données ouvertes comme source d'information pour les modèles
# Outline

## 1 Introduction

* Parcours de soins

* Données médico-administratives

* Avantages et limites

## 2 Découvrir des parcours à partir des trajectoires

* Catégorisation d'exemples

* Métriques et clustering de séquences

* Exemple OPTISOINS

* Abstraction de trajectoires

## 3 Générer des données synthétiques

* Context général : pourquoi des données synthétiques

* Quelles approches de génération de données (de santé)

* Proposition

* Mises en oeuvre et résultats

## 4 Conclusion
# Conclusions

## SNDS pour la recherche médicale

* Répond à certaines questions épidémiologiques

* Contenu et structure nécessitant une bonne expertise

* Défi pour la recherche en informatique : méthodes et outils pour réduire les écarts sémantiques dus à l'usage secondaire

## Analyse longitudinale des données du SNDS

* Notions de parcours et de trajectoires

* Trois questions évoquées d'informatique :

* Représentation des trajectoires

* Variété de méthode de découverte de parcours typiques (dont clustering)

* librairie TanaT pour l'analyse de données longitudinale

## Génération de données du SNDS

* Approche respectueuse de la vie privée par conception

* Génération pour l'évaluation d'algorithme ou usage pédagogique
References |

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

Johanne Bakalara, Thomas Guyet, Olivier Dameron, André Happe, and Emmanuel Oger, *An extension of chronicles temporal model with taxonomies - Application to epidemiological studies*, HEALTHINF 2021 - 14th International Conference on Health Informatics (online, France), February 2021, pp. 1-10.

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

Edward Choi, Siddharth Biawal, Bradley Malin, Jon Duke, Walter F Stewart, and Jimeng Sun, *Generating multi-label discrete patient records using generative adversarial networks*, Machine learning for healthcare conference, PMLR, 2017, pp. 286-305.

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

Jessamyn Dahmen and Diane Cook, *Synsys: A synthetic data generation system for healthcare applications*, Sensors 19 (2019), no. 5, 1181.

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

Yann Dauxais, David Gross-Amblard, Thomas Guyet, and André Happe, *Chronicles mining in a database of drugs exposures*, ECML Doctoral consortium (Porto, Portugal), Proceedings of the ECML Doctoral consortium, September 2015.

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

Elise Dumas, Lucie Laot, Florence Coussy, Beatriz Grandal Rejo, Eric Daoud, Enora Laas, Amyn Kassara, Alena Majdling, Rayan Kabirian, Floriane Jochum, et al., *The french early breast cancer cohort (fresh): a resource for breast cancer research and evaluations of oncology practices based on the french national healthcare system database (snda)*, Cancers 14 (2022), no. 11, 2671.

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

Christine De Peretti, *Les risques de décès un an après un accident vasculaire cérébral*, Etudes et Résultats. Rapport DREES (2015), no. 0939.2015.

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

Ju Fan, Tongyu Liu, Guoliang Li, Junyou Chen, Yuwei Shen, and Xiaoyong Du, *Relational data synthesis using generative adversarial networks: a design space exploration*, PVLDB 13 (2020), 1962-1975.

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

Thomas Guyet and Philippe Besnard, *Chronicles: Formalization of a Temporal Model*, SpringerBriefs in Computer Science (BRIEFS COMPUTER), Springer International Publishing, July 2023.
References II

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

Thomas Guyet, Pierre Pinson, and Enoa Gesny, *Clustering of timed sequences – application to the analysis of care pathways*, Knowledge and Data Engineering (minor revision) (2024), Preprint.

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

Thomas Guyet and René Quinioi, *NegPSpan: efficient extraction of negative sequential patterns with embedding constraints*, Data Mining and Knowledge Discovery 34 (2020), 563–609, IF: 2.6, Q1.

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

Alexis Gabadinho, Gilbert Ritschard, Nicolas S. Müller, and Matthias Studer, *Analyzing and visualizing state sequences in R with TraMineR*, Journal of Statistical Software 40 (2011), no. 4, 10.

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

Morgan Guillaudeux, Olivia Rousseau, Julien Petot, Zineb Bennis, Charles-Axel Dein, Thomas Goronflot, Nicolas Vince, Sophie Limou, Matilde Karakachoff, Matthieu Wargny, et al., *Patient-centric synthetic data generation, no reason to risk re-identification in biomedical data analysis*, NPJ Digital Medicine 6 (2023), no. 1, 37.

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

Zhisheng Huang, Frank van Harmelen, Annette ten Teije, and Kathrin Dentler, *Knowledge-based patient data generation*, Process support and knowledge representation in health care, Springer, 2013, pp. 83–96.

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

Thomas Lebrun, Louis Béziaud, Tristan Allard, Antoine Boutet, Sébastien Gambs, and Mohamed Maouche, *Synthetic data: Generate avatar data on demand*, International Conference on Web Information Systems Engineering, Springer, 2024, pp. 193–203.

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

Scott McLachlan, Kudakwashe Dube, Thomas Gallagher, Jennifer A Simmonds, and Norman Fenton, *Realistic synthetic data generation: The aten framework*, International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, Springer, 2018, pp. 497–523.

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

Beata Nowok, Gillian M Raab, Chris Dibben, et al., *synthop: Bespoke creation of synthetic data in r*, Journal of statistical software 74 (2016), no. 11, 1–26.
References III

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

Neha Patki, Roy Wedge, and Kalyan Veeramachaneni, *The synthetic data vault*, 2016 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), IEEE, 2016, pp. 399–410.

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

Akram Redjdal, Jacques Bouaud, Gilles Guézennec, Joseph Gligorov, and Brigitte Seroussi, *Creating synthetic patients to address interoperability issues: A case study with the management of breast cancer patients*, Studies in health technology and informatics 275 (2020), 177–181.

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

Hana Sebia, Thomas Guyet, and Etienne Audureau, *SWoTTED: An extension of tensor decomposition to temporal phenotyping*, Machine Learning 113 (2024), 5939–5980, IF: 4.3, Q1.

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

Allan Tucker, Zhenchen Wang, Ylenia Rotalinti, and Puja Myles, *Generating high-fidelity synthetic patient data for assessing machine learning healthcare software*, NPJ digital medicine 3 (2020), no. 1, 1–13.

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

Jason Walonski, Mark Kramer, Joseph Nichols, Andre Quina, Chris Moesel, Dylan Hall, Carlton Duffett, Kudakwase Dube, Thomas Gallagher, and Scott McLachlan, *Synthea: An approach, method, and software mechanism for generating synthetic patients and the synthetic electronic health care record*, Journal of the American Medical Informatics Association 25 (2018), no. 3, 230–238.

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

Hao Wu, Yue Ning, Prithwish Chakraborty, Jilles Vreeken, Nikolaj Tatti, and Naren Ramakrishnan, *Generating realistic synthetic population datasets*, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 12 (2018), no. 4, 1–22.

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

Lei Xu, Maria Skoularidou, Alfredo Cuesta-Infante, and Kalyan Veeramachaneni, *Modeling tabular data using conditional gan*, arXiv preprint arXiv:1907.00503 (2019).

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

Jun Zhang, Graham Cormode, Cecilia M Procopiuc, Divesh Srivastava, and Xiaokui Xiao, *Privbayes: Private data release via bayesian networks*, ACM Transactions on Database Systems (TODS) 42 (2017), no. 4, 1–41.