We have
a better
ai.dea
Volta AI generated artwork by Y. Hekimian
The Volta Data Collection & Enrichment Process
This is some text inside of a div block.
Volta Medical Data Collection and Enrichment ecosystem seamlessly captures EP lab rich data via collaboration with other data inspired centers. This allows Volta’s algorithms to continue to evolve and to feed a pipeline for other complex arrhythmia solutions.
Volta Data Collection Process for Electrophysiology Workflows
DÉFIS DE L'IA
Confidentialité et sécurité des données
Medical data is sensitive and requires the implementation of adequate technical and organizational measures to ensure its security.
Compliance with data protection regulations (GDPR/HIPAA) is paramount.
Quantité et qualité des données
Les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond nécessitent des ensembles de données médicales d'une taille et d'une précision suffisantes. La qualité des données est difficile à définir et dépend du projet.
Collecte de données
Les données périprocédurales proviennent de sources multiples. Manque de normalisation dans la manière dont les données médicales sont stockées et formatées.
Préparation des données
L'annotation, la curation et la validation des données médicales requièrent un haut niveau d'expertise.
Biais dans les sources de données
La représentativité des données utilisées pour former les modèles est essentielle pour éviter les biais.
Mise en œuvre clinique
Pour garantir l'adoption, il est essentiel d'impliquer les différentes parties prenantes dès la phase de développement et de disposer de données cliniques.
This is some text inside of a div block.
NOTRE APPROCHE
Vie privée des patients
All data collected is anonymized or pseudonymized in compliance with Data Protection regulations. Notably, data undergoes state-of-the-art encryption (dual process, dual keys). Our policy meets the highest standards of data protection.
Axé sur les données
Nos algorithmes ont été entraînés sur de très grandes bases de données de signaux intracardiaques, soigneusement annotés par des médecins experts.

Notre base de données est continuellement enrichie de nouvelles données procédurales qui nous permettent d'améliorer nos solutions d'IA.
Validation clinique robuste
Our solution has undergone significant clinical validation with a multicentric clinical trial in Europe (the EvAI-Fib Trial, JCE 2022).

We are currently conducting an international randomized clinical trial (the Tailored-AF trial, NCT04702451) to further validate its use for persistent AF.
Logo de Volta Medical
Volta AF-XplorerVoltaPlexCarrièresA propos de VoltaPlex
ContactManuel de l'utilisateurRéférences
Politique de confidentialitéConditions d'utilisationMentions légalesCNIL & Transparence
Logo LinkedinLogo Linkedin
Copyright © 2024 Volta Medical
DÉFIS DE L'IA
Confidentialité et sécurité des données

Medical data is sensitive and requires the implementation of adequate technical and organizational measures to ensure its security.
Compliance with data protection regulations (GDPR/HIPAA) is paramount.

Quantité et qualité des données

Les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond nécessitent des ensembles de données médicales d'une taille et d'une précision suffisantes. La qualité des données est difficile à définir et dépend du projet.

Collecte de données

Les données périprocédurales proviennent de sources multiples. Manque de normalisation dans la manière dont les données médicales sont stockées et formatées.

Préparation des données

L'annotation, la curation et la validation des données médicales requièrent un haut niveau d'expertise.

Biais dans les sources de données

La représentativité des données utilisées pour former les modèles est essentielle pour éviter les biais.

Mise en œuvre clinique

Pour garantir l'adoption, il est essentiel d'impliquer les différentes parties prenantes dès la phase de développement et de disposer de données cliniques.

Confidentialité et sécurité des données

Medical data is sensitive and requires the implementation of adequate technical and organizational measures to ensure its security.
Compliance with data protection regulations (GDPR/HIPAA) is paramount.

Quantité et qualité des données

Les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond nécessitent des ensembles de données médicales d'une taille et d'une précision suffisantes. La qualité des données est difficile à définir et dépend du projet.

Collecte de données

Les données périprocédurales proviennent de sources multiples. Manque de normalisation dans la manière dont les données médicales sont stockées et formatées.

Confidentialité et sécurité des données
Medical data is sensitive and requires the implementation of adequate technical and organizational measures to ensure its security.
Compliance with data protection regulations (GDPR/HIPAA) is paramount.
Quantité et qualité des données
Les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond nécessitent des ensembles de données médicales d'une taille et d'une précision suffisantes. La qualité des données est difficile à définir et dépend du projet.
Collecte de données
Les données périprocédurales proviennent de sources multiples. Manque de normalisation dans la manière dont les données médicales sont stockées et formatées.
Préparation des données
L'annotation, la curation et la validation des données médicales requièrent un haut niveau d'expertise.
Biais dans les sources de données
La représentativité des données utilisées pour former les modèles est essentielle pour éviter les biais.
Mise en œuvre clinique
Pour garantir l'adoption, il est essentiel d'impliquer les différentes parties prenantes dès la phase de développement et de disposer de données cliniques.
NOTRE APPROCHE
Vie privée des patients
All data collected is anonymized or pseudonymized in compliance with Data Protection regulations. Notably, data undergoes state-of-the-art encryption (dual process, dual keys). Our policy meets the highest standards of data protection.
Axé sur les données
Nos algorithmes ont été entraînés sur de très grandes bases de données de signaux intracardiaques, soigneusement annotés par des médecins experts.

Notre base de données est continuellement enrichie de nouvelles données procédurales qui nous permettent d'améliorer nos solutions d'IA.
Validation clinique robuste
Our solution has undergone significant clinical validation with a multicentric clinical trial in Europe (the EvAI-Fib Trial, JCE 2022).

We are currently conducting an international randomized clinical trial (the Tailored-AF trial, NCT04702451) to further validate its use for persistent AF.