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KI-generiertes Kunstwerk von Y. Hekimian
Das Ökosystem von Volta Medical zur Datenerfassung und -anreicherung
Dies ist ein Text innerhalb eines div-Blocks.
Das Ökosystem von Volta Medical zur Datenerfassung und -anreicherung erfasst nahtlos die umfangreichen Daten des EP-Labors durch die Zusammenarbeit mit anderen dateninspirierten Zentren. Dadurch können die Algorithmen von Volta weiterentwickelt werden und in eine Pipeline für andere komplexe Arrhythmielösungen eingespeist werden.
Volta-Datenerfassungsprozess für elektrophysiologische Arbeitsabläufe
KI-HERAUSFORDERUNGEN
Datenschutz und Sicherheit
Medizinische Daten sind sensibel und erfordern eine Anonymisierung und die Zustimmung des Patienten. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (GDPR/HIPAA) ist von größter Bedeutung.
Datenmenge und -qualität
Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle erfordern medizinische Datensätze mit ausreichender Größe und Genauigkeit. Die Datenqualität ist schwer zu definieren und hängt vom Projekt ab.
Datenerfassung
Periprozedurale Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Es mangelt an einer Standardisierung der Speicherung und Formatierung medizinischer Daten.
Aufbereitung der Daten
Die Kommentierung, Kreierung und Validierung medizinischer Daten erfordert ein hohes Maß an Fachwissen.
Verzerrungen in den Datenquellen
Um Verzerrungen in den KI-Modellen zu vermeiden, sind vielfältige und repräsentative Daten erforderlich, die aus verschiedenen Quellen gesammelt werden sollten.
Klinische Umsetzung
Um die Akzeptanz zu gewährleisten, ist die Einbeziehung der verschiedenen Interessengruppen bereits in der Entwicklungsphase von entscheidender Bedeutung - klinische Nachweise sind dafür der Schlüssel.
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UNSER ANSATZ
Privatsphäre der Patienten
Alle erhobenen Daten werden unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen anonymisiert oder pseudonymisiert. Insbesondere werden die Daten nach dem neuesten Stand der Technik verschlüsselt (zwei Verfahrenswege, zweifach Verschlüssellung). Unsere Firmenpolitik entspricht den 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) einer umfassenden klinischen Validierung unterzogen.

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

Medizinische Daten sind sensibel und erfordern eine Anonymisierung und die Zustimmung des Patienten. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (GDPR/HIPAA) ist von größter Bedeutung.

Datenmenge und -qualität

Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle erfordern medizinische Datensätze mit ausreichender Größe und Genauigkeit. Die Datenqualität ist schwer zu definieren und hängt vom Projekt ab.

Datenerfassung

Periprozedurale Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Es mangelt an einer Standardisierung der Speicherung und Formatierung medizinischer Daten.

Aufbereitung der Daten

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

Verzerrungen in den Datenquellen

Um Verzerrungen in den KI-Modellen zu vermeiden, sind vielfältige und repräsentative Daten erforderlich, die aus verschiedenen Quellen gesammelt werden sollten.

Klinische Umsetzung

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

Datenschutz und Sicherheit

Medizinische Daten sind sensibel und erfordern eine Anonymisierung und die Zustimmung des Patienten. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (GDPR/HIPAA) ist von größter Bedeutung.

Datenmenge und -qualität

Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle erfordern medizinische Datensätze mit ausreichender Größe und Genauigkeit. Die Datenqualität ist schwer zu definieren und hängt vom Projekt ab.

Datenerfassung

Periprozedurale Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Es mangelt an einer Standardisierung der Speicherung und Formatierung medizinischer Daten.

Datenschutz und Sicherheit
Medizinische Daten sind sensibel und erfordern eine Anonymisierung und die Zustimmung des Patienten. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (GDPR/HIPAA) ist von größter Bedeutung.
Datenmenge und -qualität
Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle erfordern medizinische Datensätze mit ausreichender Größe und Genauigkeit. Die Datenqualität ist schwer zu definieren und hängt vom Projekt ab.
Datenerfassung
Periprozedurale Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Es mangelt an einer Standardisierung der Speicherung und Formatierung medizinischer Daten.
Aufbereitung der Daten
Die Kommentierung, Kreierung und Validierung medizinischer Daten erfordert ein hohes Maß an Fachwissen.
Verzerrungen in den Datenquellen
Um Verzerrungen in den KI-Modellen zu vermeiden, sind vielfältige und repräsentative Daten erforderlich, die aus verschiedenen Quellen gesammelt werden sollten.
Klinische Umsetzung
Um die Akzeptanz zu gewährleisten, ist die Einbeziehung der verschiedenen Interessengruppen bereits in der Entwicklungsphase von entscheidender Bedeutung - klinische Nachweise sind dafür der Schlüssel.
UNSER ANSATZ
Privatsphäre der Patienten
Alle erhobenen Daten werden unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen anonymisiert oder pseudonymisiert. Insbesondere werden die Daten nach dem neuesten Stand der Technik verschlüsselt (zwei Verfahrenswege, zweifach Verschlüssellung). Unsere Firmenpolitik entspricht den 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) einer umfassenden klinischen Validierung unterzogen.

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