A l'heure du big data, de l'intelligence artificielle et des objets connectés, un nombre croissant d’établissements de santé développent des plateformes de données afin de les centraliser, les réutiliser et les partager. L'objectif de notre travail est de développer un tableau de bord (dashboard) interactif permettant à tous les utilisateurs non spécialistes de visualiser en quelques clics l'ensemble des données de notre plateforme, mais également de réaliser des analyses statistiques uni et multivariées.

Un dashboard a été réalisé à partir de notre plateforme de données de santé à l'aide du logiciel R et du package shinydashboard, qui reprend le fonctionnement du package shiny mais adapté au format tableau de bord. Les packages RSelenium et rvest permettent d'effectuer des recherches sur PubMed en automatisant la navigation sur internet.

Dans un premier temps, l'utilisateur définit la population qui l'intéresse en filtrant les patients sur leurs caractéristiques clinico-biologiques générales comme l’âge, le sexe, le tabagisme, le type de chirurgie ou plus spécifique du cancer étudier. Des tableaux d'analyse descriptive de la population peuvent être générés sur les caractéristiques sélectionnées. Il est aussi possible de réaliser des analyses bivariées entre sous-groupes de patients et des représentations graphiques. Les données de survie globale sont représentées par des courbes de Kaplan-Meier. De plus, l'utilisateur peut effectuer des analyses multivariées en sélectionnant des variables dépendantes et explicatives. A ces fonctionnalités statistiques, se rajoute une fonction de recherche bibliographique, qui renvoi la liste des 5 articles les plus pertinents en rapport avec les caractéristiques de la population. Ce dashboard a été mis en ligne afin que n'importe quel utilisateur de l’établissement puisse y avoir accès de n'importe quel ordinateur. La Figure 1 donne un aperçu des fonctionnalités du dashboard.

Les premiers essais et le retour des cliniciens ont montré que cette application est simple d'utilisation et ergonomique. Elle peut être interrogée pour évaluer l'activité médicale de l’établissement ou d'un praticien ainsi que la qualité de la prise en charge des patients. Les informations descriptives et analytiques présentées peuvent aider au développement d’études épidémiologiques, de vie réelle, au pilotage médico-économique de l’établissement ainsi que pour des activité d'enseignement, d’éducation et d'information des patients.

Mots clés Dashboard ; R Shiny ; Visualisation des données ; Épidémiologie ; Données de santé

Déclaration de liens d'intérêts Les auteurs n'ont pas précisé leurs éventuels liens d'intérêts