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Volta AI generated artwork by Y. Hekimian
Le processus de collecte et d'enrichissement des données sur la Volta
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L'écosystème de collecte et d'enrichissement des données médicales de Volta capture de manière transparente les données riches des laboratoires d'EP grâce à la collaboration avec d'autres centres d'inspiration des données. Cela permet aux algorithmes de Volta de continuer à évoluer et d'alimenter un pipeline pour d'autres solutions d'arythmie complexes.
Processus de collecte de données Volta pour les flux de travail en électrophysiologie
DÉFIS DE L'IA
Confidentialité et sécurité des données
Les données médicales sont sensibles et nécessitent la mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles adéquates pour assurer leur sécurité.
Le respect des réglementations en matière de protection des données (GDPR/HIPAA) est primordial.
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.
Il s'agit d'un texte à l'intérieur d'un bloc div.
NOTRE APPROCHE
Vie privée des patients
Toutes les données collectées sont anonymisées ou pseudonymisées conformément à la réglementation sur la protection des données. Les données font notamment l'objet d'un cryptage de pointe (double processus, double clé). Notre politique répond aux normes les plus élevées en matière de protection des données.
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
Notre solution a fait l'objet d'une validation clinique significative avec un essai clinique multicentrique en Europe (l'essai EvAI-Fib, JCE 2022).

Nous menons actuellement un essai clinique randomisé international (l'essai Tailored-AF, NCT04702451) pour valider davantage son utilisation pour la FA persistante.
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DÉFIS DE L'IA
Confidentialité et sécurité des données

Les données médicales sont sensibles et nécessitent la mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles adéquates pour assurer leur sécurité.
Le respect des réglementations en matière de protection des données (GDPR/HIPAA) est primordial.

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

Les données médicales sont sensibles et nécessitent la mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles adéquates pour assurer leur sécurité.
Le respect des réglementations en matière de protection des données (GDPR/HIPAA) est primordial.

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
Les données médicales sont sensibles et nécessitent la mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles adéquates pour assurer leur sécurité.
Le respect des réglementations en matière de protection des données (GDPR/HIPAA) est primordial.
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
Toutes les données collectées sont anonymisées ou pseudonymisées conformément à la réglementation sur la protection des données. Les données font notamment l'objet d'un cryptage de pointe (double processus, double clé). Notre politique répond aux normes les plus élevées en matière de protection des données.
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
Notre solution a fait l'objet d'une validation clinique significative avec un essai clinique multicentrique en Europe (l'essai EvAI-Fib, JCE 2022).

Nous menons actuellement un essai clinique randomisé international (l'essai Tailored-AF, NCT04702451) pour valider davantage son utilisation pour la FA persistante.