Chapitre 18
Informatique biomédicale
et recherche en santé
Informatique translationnelle
C. Daniel, E. Albuisson, P. Avillach, A. Burgun, G. Chêne, M. Cuggia,
T. Dart et M. Goldberg
Après avoir lu ce chapitre, vous devriez :
%%% pouvoir donner les principales caractéristiques des Systèmes d’Information
(SI) de la recherche en santé (recherche fondamentale, recherche clinique
et en santé publique) ;
%%% pouvoir identifier les enjeux de l’intégration des SI cliniques et des SI
de la recherche en santé, en particulier dans un contexte de recherche
translationnelle ;
%%% pouvoir identifier en particulier les enjeux technologiques de l’informatique
« translationnelle » liés à l’intégration sémantique de données et
connaissances hétérogènes, à la constitution d’entrepôts de données et
à la mise en œuvre d’une politique de confidentialité et de sécurité des
données ;
%%% savoir donner des exemples d’architectures d’informatique translationnelle
(exemples de projets et plateformes nationales et internationales de
bio-informatique translationnelle et d’informatique de la recherche
clinique).
C. Daniel (
), P. Avillach – Université Paris 5 – E-mail : christel.daniel@crc.jussieu.fr
E. Albuisson – Université Nancy 1
A. Burgun, M. Cuggia – Université Rennes 1
G. Chêne – Université Bordeaux 2
T. Dart – ASIP-Santé
M. Goldberg – Université de Versailles Saint-Quentin
Sous la direction de Alain Venot, avec la collaboration de Anita Burgun et Catherine Quantin,
Informatique médicale, e-Santé,
ISBN : 978-2-8178-0337-1, © Springer-Verlag Paris 2013
Informatique biomédicale
et recherche en santé
Informatique translationnelle
C. Daniel, E. Albuisson, P. Avillach, A. Burgun, G. Chêne, M. Cuggia,
T. Dart et M. Goldberg
Après avoir lu ce chapitre, vous devriez :
%%% pouvoir donner les principales caractéristiques des Systèmes d’Information
(SI) de la recherche en santé (recherche fondamentale, recherche clinique
et en santé publique) ;
%%% pouvoir identifier les enjeux de l’intégration des SI cliniques et des SI
de la recherche en santé, en particulier dans un contexte de recherche
translationnelle ;
%%% pouvoir identifier en particulier les enjeux technologiques de l’informatique
« translationnelle » liés à l’intégration sémantique de données et
connaissances hétérogènes, à la constitution d’entrepôts de données et
à la mise en œuvre d’une politique de confidentialité et de sécurité des
données ;
%%% savoir donner des exemples d’architectures d’informatique translationnelle
(exemples de projets et plateformes nationales et internationales de
bio-informatique translationnelle et d’informatique de la recherche
clinique).
C. Daniel (
), P. Avillach – Université Paris 5 – E-mail : christel.daniel@crc.jussieu.fr
E. Albuisson – Université Nancy 1
A. Burgun, M. Cuggia – Université Rennes 1
G. Chêne – Université Bordeaux 2
T. Dart – ASIP-Santé
M. Goldberg – Université de Versailles Saint-Quentin
Sous la direction de Alain Venot, avec la collaboration de Anita Burgun et Catherine Quantin,
Informatique médicale, e-Santé,
ISBN : 978-2-8178-0337-1, © Springer-Verlag Paris 2013