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CYCLE SPÉCIALISÉ
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Traitement des données PMSI avec R et SQL

  • Une formation en collaboration avec l’ATIH
  • Une montée en compétences progressive et structurée : du requêtage de base à l’analyse prédictive sur les données PMSI (MCO, SMR, HAD)
  • Une maîtrise approfondie de R et SQL sur la plateforme de l'ATIH
  • Une double expertise reconnue en data science et en exploitation des bases médico-administratives
  • Une maîtrise de deux langages leader de la data science (R, SQL)

Objectifs

  • Maîtriser l’architecture et les spécificités des bases PMSI de l’ATIH (MCO, SMR, HAD)
     
  • Développer ses compétences en requêtage SQL et en programmation avec R
     
  • Connaître les fonctionnalités de l’environnement de développement intégré RStudio
     
  • Elaborer une démarche d’étude utilisant les données PMSI, partant du plan d’extraction au plan d’analyse
     
  • Implémenter des algorithmes classiques de data science et machine learning en utilisant les bases PMSI
     
  • Analyser et restituer des résultats dans une perspective stratégique ou décisionnelle (hospitalière, territoriale) 

Public visé

Toute personne souhaitant développer ou renforcer ses capacités à exploiter les bases PMSI à des fins d’analyse, de pilotage ou de recherche, notamment :  

  • Médecin DIM, médecin de santé publique, praticiens hospitaliers
  • Techniciens de l’information médicale (TIM), statisticien, data-manager, ingénieur hospitalier
  • Personnel ARS, Assurance Maladie, chercheurs travaillant sur les données médico-administratives

Prérequis

Connaissance du PMSI MCO

 

Perspectives

Renforcement des compétences en analyse et valorisation des bases PMSI via R, SQL via R en vue d’évoluer vers des fonctions nécessitant des capacités d’exploitation des données PMSI ou données de santé en générale  

Débouchés possibles :

  • Data analyst hospitalier (DIM, ARS, …)
  • Chargé d’études en santé publique, data manager en santé
  • Consultant en exploitation de données de santé
  • Chercheur exploitant les bases médico-administratives

Compétences visées

  • Exploiter efficacement les bases de données PMSI (MCO, SMR, HAD, PSY) dans une démarche analytique structurée
     
  • Maîtriser les langages R et SQL pour le requêtage, la manipulation et l’analyse de données hospitalières
     
  • Construire et automatiser des requêtes SQL complexes dans R en environnement réel (plateforme ATIH)
     
  • Élaborer des indicateurs d’activité ou de parcours et produire des analyses statistiques descriptives ou modélisées
     
  • Implémenter des modèles prédictifs sur les données PMSI à l’aide de méthodes de machine learning (classification, arbres, …)
     
  • Structurer un projet d’analyse PMSI du plan d’extraction au plan de restitution, avec traçabilité et reproductibilité (R Markdown, quarto document, R notebooks)
     
  • Mettre en œuvre des projets de data science hospitalière intégrant des données PMSI 

 

Contenu de formation

Ce cycle « Traitement des données PMSI avec R et SQL» est structuré composé de trois modules progressifs. Il permet une montée en compétences croisée sur :

  • l’architecture des tables PMSI,  
  • le requêtage SQL via R  
  • la programmation en R,
  • l’application de méthodes de machine learning sur les données PMSI  

 

Cycle  : Traitement des données PMSI avec R et SQL

  • Module 1 : Plateforme des données hospitalières et techniques de base de requêtage via RStudio (niveau initiation-PMSI MCO)  
  • Module 2 : Requêtage et analyse inter-champs PMSI sur la plateforme ATIH via R (niveau intermédiaire- MCO, SMR et HAD)  
  • Module 3 : Exploitation avancée des données PMSI par la data science avec R (niveau avancé, machine learning) 

 

(page actualisée le 04/06/2025)

 

Parcours

MODALITÉS PÉDAGOGIQUES :

La formation se réalise en présentiel, et se déroule dans une salle informatique, PC et accès aux logiciels fournis

 

METHODES PEDAGOGIQUES :

  • Apports théoriques
  • Exercices pratiques
  • Etudes de cas

 

MODALITES TECHNIQUES ET ASSISTANCE TECHNIQUE ET PEDAGOGIQUE :

Lien vers la page de présentation

PARCOURS PÉDAGOGIQUE :
  • Recueil des attentes et des besoins des apprenants
  • Auto-positionnement préalable à l'entrée en formation : questionnaire

 

3 modules aux niveaux évolutifs : initial, intermédiaire, avancé 

Ce cycle peut être complété avec le cycle PYTHON pour l'analyse des données de santé et la data science afin d'obtenir le diplôme d'établissement Science des données de santé.

ÉVALUATION / VALIDATION :
  • Questionnaire de positionnement et de validation des acquis
  • Evaluation de la satisfaction
  • Contrôle de l'assiduité
  • Remise d'un certificat de réalisation

 

L’évaluation des acquis est réalisée à la fin du cycle, et comprend :

  • un QCM de validation des connaissances en fin de chaque module
  • et un projet individuel de traitement de données PMSI mobilisant les compétences acquises, de l’extraction à l’analyse prédictive. 

 

Modalités de candidature

Joindre un CV au bulletin de candidature. Les modules sont également ouverts à la carte.

La priorité est donnée aux candidatures au DE Science des données PMSI et à ce cycle Traitement des données PMSI

Nombre maximum de participants : 12

Responsable(s) pédagogique(s)

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Responsable pédagogique
Dr Juste GOUNGOUNGA
Professeur, Département Méthodes quantitatives en santé publique, EHESP

Intervenants

Nolwenn LE MEUR
Professeur, Département Méthodes quantitatives en santé publique, EHESP 

Jérôme BROCCA
Référent National SNDS Données de Santé

Céline LEROY
Référente Nationale SNDS Données de Santé

Contacts

  • Information pédagogique :

metis@ehesp.fr

 

  • Candidature :

candidaturefc@ehesp.fr

 

Formation accessible aux personnes en situation de handicap avec possibilité d’aménagement de la formation

 

  • Référente handicap, Sandrine Villalon : 

referent-handicap@ehesp.fr 

Accessibilité | Ecole des hautes études en santé publique (EHESP)

 

Partenaires

logo ATIH
ATIH

Chiffres clés

Nombre de professionnels formés : 12 (2025) / 7 (2024)

Taux de réussite aux examens : 100% (2024)

Taux d''abandon : 0% (2024)

Autres formations conseillées

Diplôme d'établissement (DE)

Expert PMSI

27 à 31 jours (7 à 8 modules de 2,5 à 5 jours)

Rennes

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Cycle PYTHON pour l’analyse des données de santé et la data science

6 jours (3 modules de 2 jours)

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Science des données PMSI

20 jours / 120 heures

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SCIENCE DES DONNEES EN SANTE PUBLIQUE

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