IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/p/hal/journl/hal-03125892.html
   My bibliography  Save this paper

Données de santé : l'arbre StopCovid qui cache la forêt Health Data Hub

Author

Listed:
  • Bernard Fallery

    (MRM - Montpellier Research in Management - UPVM - Université Paul-Valéry - Montpellier 3 - UPVD - Université de Perpignan Via Domitia - Groupe Sup de Co Montpellier (GSCM) - Montpellier Business School - UM - Université de Montpellier)

Abstract

Le projet StopCovid pour un traçage social « acceptable » à l'aide des smartphones a focalisé l'intérêt de tous. Mais pendant ce temps-là... un projet bien plus large continue à marche forcée, celui de la plateforme des données de santé (en franglais Health Data Hub, HDH). Dès la remise du rapport Villani en mars 2018, le Président de la République annonce le projet HDH. Dès octobre, une mission de préfiguration définit les traits d'un système national centralisé de l'ensemble des données de santé publique, un guichet unique à partir duquel l'intelligence Artificielle IA pourrait optimiser des services de reconnaissance des formes et de prédiction personnalisée. L'écosystème de l'IA s'apprête ainsi à franchir une nouvelle marche en obtenant l'accès à des données massives provenant des hôpitaux, de la recherche, de la médecine de ville, des objets connectés, etc., et à un marché massif de la santé (prestigieux et à valeur potentielle énorme dans la mesure où il pèse plus de 12 % du PIB). Contourner l'arbre qui cache la forêt, c'est découvrir toute l'étendue des questions posées par la « transformation numérique » dans la société, et ici dans la santé.

Suggested Citation

  • Bernard Fallery, 2020. "Données de santé : l'arbre StopCovid qui cache la forêt Health Data Hub," Post-Print hal-03125892, HAL.
    • Handle: RePEc:hal:journl:hal-03125892
    Note: View the original document on HAL open archive server: https://hal.science/hal-03125892
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://hal.science/hal-03125892/document
    Download Restriction: no
    ---><---

    More about this item

    Keywords

    Données de santé; Intelligence artficielle; Microsoft; Health data hub;
    All these keywords.

    NEP fields

    This paper has been announced in the following NEP Reports:

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:hal:journl:hal-03125892. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CCSD (email available below). General contact details of provider: https://hal.archives-ouvertes.fr/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.