Big data et santé, un nouveau paradigme

Quand l’information circule vite et proprement, les décisions suivent. Les pipelines de données de santé gagnent en fréquence et en granularité. Cette accélération demande de la rigueur sur la data quality, le privacy by design et la sécurité. Le but est simple. Il faut décrire le réel sans exposer de données personnelles ou PII.

prérequis

sources identifiées comme les laboratoires, les hôpitaux ou l’IoT.
workflow d’anonymisation validé par le DPO.
capacité de compute pour traiter les flux.
gouvernance claire sur l’accessibilité.

aperçu rapide

définir un schema commun strict.
contrôler la data quality au fil de l’eau dès l’ingestion.
anonymiser via hashing ou agrégation k-anonymity.
publier à fréquence fixe via une API ou des fichiers plats.
tracer les releases dans un changelog.
monitorer l’usage réel des endpoints.

mindmap des principes

tutoriel pas-à-pas

étape 1 normaliser le schema

Allez à l’essentiel avec 10 champs critiques et un typage fort.

-- definition du schema cible
CREATE TABLE health_metrics (
  metric_id TEXT PRIMARY KEY,
  event_date DATE NOT NULL,
  geo_code VARCHAR(5) NOT NULL, -- code insee
  case_count INTEGER CHECK (case_count >= 0),
  death_count INTEGER CHECK (death_count >= 0),
  source_system TEXT
);

étape 2 anonymiser le flux

Éviter la ré-identification. Le hashing des IDs et la suppression des champs inutiles sont indispensables.

import hashlib
import os

SALT = os.getenv("HASH_SALT", "default_salt").encode()

def anonymize_patient_id(raw_id: str) -> str:
    """Génère un pseudonyme stable pour le suivi de cohorte."""
    return hashlib.sha256(SALT + raw_id.encode()).hexdigest()[:16]

étape 3 pipeline de data quality

Rejeter les payloads invalides avant l’ingestion. Fail fast.

-- flag des outliers pour review manuelle
SELECT *
FROM staging_data
WHERE case_count > (
    SELECT AVG(case_count) * 5 FROM history_metrics
);

étape 4 agréger et documenter

Niveau géographique minimal comme le département ou la région pour garantir le k-anonymity.

-- vue publique agrégée
CREATE MATERIALIZED VIEW public_daily_stats AS
SELECT
  event_date,
  geo_code,
  SUM(case_count) AS total_cases,
  SUM(death_count) AS total_deaths
FROM health_metrics
GROUP BY event_date, geo_code;

étape 5 release management

Publication automatisée avec versioning.

#!/bin/bash
DATE=$(date +%F)
VERSION="v1.4"

# export propre
psql -c "COPY (SELECT * FROM public_daily_stats) TO STDOUT WITH CSV HEADER" > "releases/covid_stats_${DATE}.csv"

# update changelog
echo "${DATE} - ${VERSION} - mise a jour des donnes geo id-44" >> CHANGELOG.md

exemples

cas dataset public hebdomadaire

- dataset daily_cases_agg
- fréquence daily batch à 17:00 UTC
- contraintes
  - lag de 24h pour consolidation
  - suppression des lignes si count < 5 (privacy)
- maintainer data-team@health.gov

-- check de cohérence post-release
SELECT
    event_date,
    COUNT(*) as row_count
FROM public_daily_stats
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date DESC
LIMIT 5;

erreurs courantes et solutions

dictionnaires mouvants impliquent des breaking changes non gérés. Utilisez un schema registry versionné.
timing erratique crée une perte de confiance. Préférez un cron fixe, même si la data est partielle avec un flag.
granularité trop fine cause des privacy leak. Il faut appliquer des seuils. Par exemple pas de stats si population < 2000.
axes visuels trompeurs induisent un biais cognitif. Standardisez les échelles dans les dashboards.
corrections silencieuses amènent de la confusion. Tenez un changelog explicite pour chaque modification historique.

faq

Faut-il tout publier en temps réel ? Non. Le near real-time suffit souvent car la fiabilité prime sur l’immédiateté.
Comment gérer les retards de source ? Publier ce qui est prêt. Vous pouvez ajouter une colonne status provisional ou final dans le dataset.
Quelle licence utiliser ? Pour de l’open data public, privilégier une licence permissive type ODbL ou MIT en mentionnant la source.

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