Données réelles

Real World Data en santé avec gouvernance

Les données réelles de santé peuvent orienter les décisions, mais elles exigent qualité, finalité, confidentialité, modélisation et lecture critique.

Real World Data en santé avec dossier médical, sinistres, examens, autorisations, parcours, qualité, LGPD, modélisation, tableaux de bord et rapports.

01

Sources de données

Dossier médical, sinistres, examens et parcours

Les projets peuvent utiliser le dossier médical, les sinistres, les examens, les autorisations, le parcours de soins, la production, les indicateurs et les bases opérationnelles.

02

Limitations

Une donnée réelle n'est pas automatiquement une preuve solide

Il faut évaluer la qualité, le biais, l'exhaustivité, l'origine, la finalité, la granularité et les limites avant de générer un rapport ou un modèle.

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Produits d'analyse

Tableaux de bord, rapports et modèles opérationnels

Le résultat peut inclure modélisation, tableaux, rapports, segmentation du risque et hypothèses pour améliorer la coordination des soins.

Innovation & Intelligence

Intelligence stratégique pour la santé. De la complexité à la clarté.

Pour les flux avec des données sensibles, nous appliquons la minimisation et la désidentification avant tout traitement par des modèles de langage, sous double anonymisation des données. Nous utilisons des fournisseurs d'IA via l'API d'OpenAI et de Google Gemini sous conditions entreprise, avec ZDR (Zero Data Retention) et BAA (Business Associate Agreement) activés pour les endpoints éligibles.

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