自2021起，在国家信息技术和公民自由委员会（CNIL）标准的监督下，医疗数据仓库（HDW）的创建面临着双重挑战：一方面是共享、存储和处理信息的新方法，另一方面是适用于生产者和用户的不断变化的法规。事实上，这些敏感数据的大规模数字化揭示了卫生部门大数据处理的多维复杂性，而汇集和存储这些信息的挑战受到数字技术发展的深刻影响。

医疗数据仓库解决方案

自2017年授权以来，HDW今年成为政府呼吁的主题，旨在伴随和资助其创建的项目，作为2030年“法国Relance”eHealth加速战略的一部分。

无论是公共还是私人，HDW都可以通过收集和整合来自各种医疗管理和临床信息来源（与管理相关的患者数据、以前研究的数据、社会人口数据等）的大量健康数据，消除利用医疗数据的障碍。

CNIL由此创建并验证的公共信息系统，在个人法律和保护框架内，促进了卫生数据的共享和使用，以用于分析和研究目的。

人工智能（AI）面临的挑战

在这种情况下，人工智能对于理解收集的大量数据是必要的。通过使预测分析和预测能够开发和训练机器学习模型，算法通过提供医疗器械质量和安全的高标准保证，正在彻底改变研究、研究和分析的交叉功能。

在设计、开发和实施与智能合约相关的项目之前，应从隐私角度进行全面分析，特别强调其对数据主体权利和自由的影响。从匿名到自动决策的执行和权利的行使，重要的是审查与欧盟层面数据保护相关的这些项目可能出现的主要法律问题。