Wir haben
eine bessere
ai.dea
Von Volta AI generiertes Kunstwerk von Y. Hekimian
Der Prozess der Volta-Datenerhebung und -anreicherung
Dies ist ein Text innerhalb eines div-Blocks.
Das Volta-Ökosystem für die Sammlung und Anreicherung medizinischer Daten erfasst durch die Zusammenarbeit mit anderen dateninspirierten Zentren nahtlos die umfangreichen Daten des EP-Labors. Auf diese Weise können die Algorithmen von Volta weiterentwickelt werden und eine Pipeline für andere komplexe Arrhythmie-Lösungen speisen.
Volta-Datenerfassungsprozess für elektrophysiologische Arbeitsabläufe
KI-HERAUSFORDERUNGEN
Datenschutz und Datensicherheit
Medizinische Daten sind sensibel und erfordern die Umsetzung angemessener technischer und organisatorischer Maßnahmen, um ihre Sicherheit zu gewährleisten.
Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen (GDPR/HIPAA) ist von größter Bedeutung.
Datenmenge und -qualität
Modelle für maschinelles Lernen und Deep-Learning erfordern medizinische Datensätze mit ausreichender Größe und Genauigkeit. Die Datenqualität ist schwer zu definieren und projektabhängig.
Datenerhebung
Periprozedurale Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Fehlende Standardisierung bei der Speicherung und Formatierung medizinischer Daten.
Vorbereitung der Daten
Die Kommentierung, Kuratierung und Validierung medizinischer Daten erfordert ein hohes Maß an Fachwissen.
Verzerrungen in Datenquellen
Die Repräsentativität der zum Trainieren der Modelle verwendeten Daten ist entscheidend, um Verzerrungen zu vermeiden.
Klinische Umsetzung
Um die Akzeptanz zu gewährleisten, ist die Einbeziehung der verschiedenen Interessengruppen bereits in der Entwicklungsphase von entscheidender Bedeutung, und klinische Nachweise sind der Schlüssel.
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UNSER ANSATZ
Datenschutz für Patienten
Alle erhobenen Daten werden unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen anonymisiert oder pseudonymisiert. Insbesondere werden die Daten nach dem neuesten Stand der Technik verschlüsselt (zwei Verfahren, zwei Schlüssel). Unsere Politik erfüllt die höchsten Standards des Datenschutzes.
Datengesteuert
Unsere Algorithmen wurden auf sehr großen Datenbanken mit intrakardialen Signalen trainiert, die von erfahrenen Ärzten sorgfältig kommentiert wurden.

Unsere Datenbank wird kontinuierlich mit neuen Verfahrensdaten angereichert, die es uns ermöglichen, unsere KI-Lösungen weiter zu verbessern.
Robuste klinische Validierung
Unsere Lösung wurde in einer multizentrischen klinischen Studie in Europa (EvAI-Fib Trial, JCE 2022) klinisch validiert.

Derzeit führen wir eine internationale randomisierte klinische Studie durch (Tailored-AF Trial, NCT04702451), um die Anwendung bei persistierendem Vorhofflimmern weiter zu validieren.
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DatenschutzbestimmungenNutzungsbedingungenRechtliche ErwähnungenCNIL & Transparenz
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KI-HERAUSFORDERUNGEN
Datenschutz und Datensicherheit

Medizinische Daten sind sensibel und erfordern die Umsetzung angemessener technischer und organisatorischer Maßnahmen, um ihre Sicherheit zu gewährleisten.
Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen (GDPR/HIPAA) ist von größter Bedeutung.

Datenmenge und -qualität

Modelle für maschinelles Lernen und Deep-Learning erfordern medizinische Datensätze mit ausreichender Größe und Genauigkeit. Die Datenqualität ist schwer zu definieren und projektabhängig.

Datenerhebung

Periprozedurale Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Fehlende Standardisierung bei der Speicherung und Formatierung medizinischer Daten.

Vorbereitung der Daten

Die Kommentierung, Kuratierung und Validierung medizinischer Daten erfordert ein hohes Maß an Fachwissen.

Verzerrungen in Datenquellen

Die Repräsentativität der zum Trainieren der Modelle verwendeten Daten ist entscheidend, um Verzerrungen zu vermeiden.

Klinische Umsetzung

Um die Akzeptanz zu gewährleisten, ist die Einbeziehung der verschiedenen Interessengruppen bereits in der Entwicklungsphase von entscheidender Bedeutung, und klinische Nachweise sind der Schlüssel.

Datenschutz und Datensicherheit

Medizinische Daten sind sensibel und erfordern die Umsetzung angemessener technischer und organisatorischer Maßnahmen, um ihre Sicherheit zu gewährleisten.
Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen (GDPR/HIPAA) ist von größter Bedeutung.

Datenmenge und -qualität

Modelle für maschinelles Lernen und Deep-Learning erfordern medizinische Datensätze mit ausreichender Größe und Genauigkeit. Die Datenqualität ist schwer zu definieren und projektabhängig.

Datenerhebung

Periprozedurale Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Fehlende Standardisierung bei der Speicherung und Formatierung medizinischer Daten.

Datenschutz und Datensicherheit
Medizinische Daten sind sensibel und erfordern die Umsetzung angemessener technischer und organisatorischer Maßnahmen, um ihre Sicherheit zu gewährleisten.
Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen (GDPR/HIPAA) ist von größter Bedeutung.
Datenmenge und -qualität
Modelle für maschinelles Lernen und Deep-Learning erfordern medizinische Datensätze mit ausreichender Größe und Genauigkeit. Die Datenqualität ist schwer zu definieren und projektabhängig.
Datenerhebung
Periprozedurale Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Fehlende Standardisierung bei der Speicherung und Formatierung medizinischer Daten.
Vorbereitung der Daten
Die Kommentierung, Kuratierung und Validierung medizinischer Daten erfordert ein hohes Maß an Fachwissen.
Verzerrungen in Datenquellen
Die Repräsentativität der zum Trainieren der Modelle verwendeten Daten ist entscheidend, um Verzerrungen zu vermeiden.
Klinische Umsetzung
Um die Akzeptanz zu gewährleisten, ist die Einbeziehung der verschiedenen Interessengruppen bereits in der Entwicklungsphase von entscheidender Bedeutung, und klinische Nachweise sind der Schlüssel.
UNSER ANSATZ
Datenschutz für Patienten
Alle erhobenen Daten werden unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen anonymisiert oder pseudonymisiert. Insbesondere werden die Daten nach dem neuesten Stand der Technik verschlüsselt (zwei Verfahren, zwei Schlüssel). Unsere Politik erfüllt die höchsten Standards des Datenschutzes.
Datengesteuert
Unsere Algorithmen wurden auf sehr großen Datenbanken mit intrakardialen Signalen trainiert, die von erfahrenen Ärzten sorgfältig kommentiert wurden.

Unsere Datenbank wird kontinuierlich mit neuen Verfahrensdaten angereichert, die es uns ermöglichen, unsere KI-Lösungen weiter zu verbessern.
Robuste klinische Validierung
Unsere Lösung wurde in einer multizentrischen klinischen Studie in Europa (EvAI-Fib Trial, JCE 2022) klinisch validiert.

Derzeit führen wir eine internationale randomisierte klinische Studie durch (Tailored-AF Trial, NCT04702451), um die Anwendung bei persistierendem Vorhofflimmern weiter zu validieren.