La PODS
La Plateforme ontarienne des données sur la santé (PODS) – COVID-19 est un environnement informatique fédéré à haut rendement qui relie d’une manière sûre et précise, dans le respect de la confidentialité, de vastes ensembles de données sur la santé actuellement conservés par diverses organisations afin de permettre l’analyse de mégadonnées, dont l’apprentissage machine, qui renforceront les éléments probants appuyant l’intervention continue de l’Ontario face à la COVID-19 et à ses répercussions connexes.
Les données seront regroupées à partir de plusieurs bases de données et intégrées sur une plateforme sécurisée de façon que les chercheurs puissent faire des analyses et acquérir des connaissances qui aideront à comprendre et à combattre la COVID-19. Les chercheurs travailleront sur ces sujets :
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- Compréhension de la maladie
- Transmission de la maladie
- Administration de tests et surveillance
- Gestion de la maladie
- Équité en matière de santé et populations vulnérables
- Mesures de santé publique
- Contamination, prévention et contrôle dans des milieux particuliers
- Travailleurs de première ligne
- Chaîne d’approvisionnement
- Analyse des données, modélisation et mesure
Buts
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- Faire augmenter rapidement l’ampleur, l’échelle et l’actualité des travaux de recherche en mobilisant des données intégrées intégrées pour aider la province dans sa lutte contre la COVID-19.
- Favoriser des méthodes de recherche avancées en fournissant l’accès à un environnement informatique à haut rendement spécialisé et axé sur l’utilisateur.
- o Protéger la confidentialité des renseignements personnels sur la santé grâce à des stratégies novatrices et à une bonne intendance des données.
Objectifs
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- Regrouper les ensembles de données actuellement conservés dans de multiples lieux et les relier les uns aux autres afin de fournir des renseignements d’importance capitale sur la nature et la propagation de la COVID-19, ses conséquences sanitaires et thérapeutiques et les répercussions des politiques de rechange en Ontario.
- Fournir une plateforme informatique où ces données peuvent être consultées de manière sécurisée grâce aux ressources informatiques à haut rendement nécessaires pour l’apprentissage machine.
- Limiter la consultation de ces ensembles de données aux chercheurs dignes de confiance, qui sont tenus par la loi, leur code de déontologie, leurs conditions d’emploi et de subventions de recherche de préserver la confidentialité des données avec lesquelles ils travaillent.
- Offrir une voie d’approbation rapide par un comité d’éthique de la recherche spécialisé qui a l’obligation de veiller à ce que le régime d’accès à la PODS protège la confidentialité et à ce que les projets respectent tous les codes d’éthique régissant la recherche.
Principes
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- Équité
- Respect de la confidentialité
- Transparence
- Actualité
- Simplicité
- Pragmatisme
Principes directeurs régissant l’accès aux données et la procédure d’évaluation des demandes
Guichet unique standardisé pour les chercheurs- La réception et l’approbation des demandes sont rationnalisées, ce qui suppose une seule procédure de demande d’accès à la PODS
- Dans le cadre d’une démarche axée sur l’utilisateur, les besoins relatifs aux projets sont évalués et l’accès aux ensembles de données indiqués est donné selon le niveau qui convient
- On encourage une grande diversité de chercheurs
- On offre un provisionnement et une formation à ceux qui n’ont pas l’habitude de travailler avec ces données
- On soutient les études exploratoires basées sur l’apprentissage machine
- On veille à ce que les projets de recherche soient en adéquation avec les priorités du ministère de la Santé de l’Ontario
Dernière modification: 2020-09-22