L'intégration de données pour la santé

Arkhn est une organisation à but non lucratif qui standardise les données de santé.
Elle aide les équipes médicales à fournir de meilleurs soins et favorise l'innovation.

Le Projet

Arkhn valorise les données de l'hôpital avec le standard FHIR.
Nous construisons une base de données unifiée, sécurisée, et localisée à l'hôpital.

Réduction des coûts

Notre solution simplifie grandement le développement et le déploiement de nouvelles technologies à l'hôpital. Cela favorise la concurrence et réduit les coûts.

Modularité et Interopérabilité

Notre structure laisse une grande marge de manœuvre à l'hôpital : il est facile d'ajouter ou remplacer des fonctionnalités. Les services peuvent fonctionner indépendamment les uns des autres.

Gain de temps

La standardisation des données est une étape nécessaire pour appliquer des méthodes de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle. Il est alors possible d'automatiser et d'accélérer nombre de tâches actuelles des équipes soignantes et administratives, leur faisant ainsi gagner un temps précieux.

Mise aux normes

L'arrivée du RGPD rend obsolètes de nombreuses solutions actuelles. En effet, elles sont incapables de réaliser des opérations comme la suppression ou le portage de données personnelles. Notre intégration permet d'unifier toutes les bases de données et d'effectuer facilement ces opérations.

Sécurité et Partage

L'architecture que nous construisons permet ensuite de partager les données que vous désirez en toute sécurité avec des hôpitaux utilisant ou non la même technologie. Un même patient peut donc avoir un dossier qui le suit entre différents hôpitaux, facilitant ainsi la prise en charge.

Souveraineté de l'établissement

Notre intégrateur est déployé au sein même de l'hôpital, qui dispose entièrement de la façon dont les données sont stockées et utilisées.

Notre technologie

Arkhn formate les données des bases de l'hôpital. Notre logiciel transcrit l'information présente dans ces bases vers un format standard. Une fois notre base construite, les données sont accessibles au sein de l'hôpital grâce à une API1 sécurisée que nous développons. Cette pratique permet de rendre collaboratif le développement de demi-connecteurs2 permettant de partager les données entre les applications. Notre API gère la connexion ainsi que l'accès sécurisé et authentifié à notre base standardisée.
Il est notamment possible de :

Permettre à de nouveaux outils d'accéder à ces données en interne

Échanger des informations entre hôpitaux de manière simple et sécurisée

Entraîner des modèles statistiques pour améliorer l'offre de soin

integrateur

1Application Programming Interface : désigne ici un ensemble de méthodes sécurisées pour requêter et exploiter les données (par exemple, rechercher les patients par leur nom).
2Demi-connecteur : programme permettant d'exporter ou importer les données d'une une base

Notre équipe

Alexis
  • LCSP - ENS Ulm
    ML en sciences cognitives
  • Palantir
    Intégration de données massives
  • Wayatrip
    Développement web
  • Voir plus

Alexis Thual

Machine Learning Dev Web Analyse du langage

École polytechnique

École Normale Supérieure

Charlotte
  • Défenseur des Droits
    Secrétariat général
  • L'Oréal
    Analyste stratégique
  • Cabinet d'avocats Sebastiani
    Droit fiscal
  • Voir plus

Charlotte Lang

Gestion de projet Droit public Science politique

Sciences Po Paris

 

Théo
  • OpenMined
    Machine Learning sécurisé
  • Polyconseil
    Traitement de données massives
  • Ministère de la Défense
    Outils de supervision de données
  • Voir plus

Théo Ryffel

Deep Learning Sécurité & Big Data Analyse du langage

École polytechnique

Imperial College London

Emeric
  • 1000mercis
    Analyse de données massives
  • Cambridge
    Bandits & Reinforcement Learning
  • CNRS
    Modélisation mathématique
  • Voir plus

Emeric Lemaire

Machine Learning Statistiques Deep learning

Ecole Centrale Paris

Cambridge University

Adrien
  • CHU Poitiers
    Internat en pneumologie
  • Unité Enseignement Recherche
    Gestion de données médicales
  • Vapor.codes
    Développement open source
  • Voir plus

Adrien Cantérot

Pneumologie Dev Web Informatique médicale

Université Victor Segalen (Bordeaux II)

CHU Poitiers

Corneliu
  • ENS Ulm
    PhD en physique
  • UBC
    Algorithme de prédiction de résonnances
  • Vainqueur de l'International Physicist Tournament
    Modélisation de problèmes concrets
  • Voir plus

Corneliu Malciu

Physique Statistique Recherche Modélisation informatique

PhD - ECOLE NORMALE SUPERIEURE ULM

ECOLE NORMALE SUPERIEURE LYON

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