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Volta AI generated artwork by Y. Hekimian
Notre processus de collecte et d'enrichissement des données
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L'écosystème de collecte et d'enrichissement des données de Volta Medical recueille de manière transparente les données du bloc d’électrophysiologie grâce à une collaboration étroite avec des centres médicaux. Cela permet aux algorithmes de Volta de continuer à se perfectionner tout en alimentant un pipeline pour le développement d'autres solutions pour le traitement d'arythmies complexes.
Processus de collecte de données Volta pour les workflow d'électrophysiologie
LES DÉFIS LIÉS À 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 de machine learning et de deep learning nécessitent des jeux de données médicales de taille et de précision suffisantes. La qualité des données est difficile à définir et dépend du projet.
Collecte des données
Les données péri-procédurales proviennent de sources multiples. Le stockage et le formatage des données médicales manquent de standardisation. 
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 entraîner les modèles est essentielle pour éviter les biais.
Mise en œuvre clinique
Pour garantir l'adoption d’une technologie, il est essentiel d'impliquer les différentes parties prenantes dès la phase de développement et de disposer de données cliniques robustes.
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NOTRE APPROCHE
Protection des données 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 encore 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 (EvAI-Fib, JCE 2022)

Nous menons actuellement un essai clinique randomisé international (Tailored-AF, NCT04702451) afin d’étayer les preuves cliniques pour son utilisation pour le traitement de la FA persistante.
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LES DÉFIS LIÉS À 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 de machine learning et de deep learning nécessitent des jeux de données médicales de taille et de précision suffisantes. La qualité des données est difficile à définir et dépend du projet.

Collecte des données

Les données péri-procédurales proviennent de sources multiples. Le stockage et le formatage des données médicales manquent de standardisation. 

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 entraîner les modèles est essentielle pour éviter les biais.

Mise en œuvre clinique

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

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 de machine learning et de deep learning nécessitent des jeux de données médicales de taille et de précision suffisantes. La qualité des données est difficile à définir et dépend du projet.

Collecte des données

Les données péri-procédurales proviennent de sources multiples. Le stockage et le formatage des données médicales manquent de standardisation. 

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 de machine learning et de deep learning nécessitent des jeux de données médicales de taille et de précision suffisantes. La qualité des données est difficile à définir et dépend du projet.
Collecte des données
Les données péri-procédurales proviennent de sources multiples. Le stockage et le formatage des données médicales manquent de standardisation. 
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 entraîner les modèles est essentielle pour éviter les biais.
Mise en œuvre clinique
Pour garantir l'adoption d’une technologie, il est essentiel d'impliquer les différentes parties prenantes dès la phase de développement et de disposer de données cliniques robustes.
NOTRE APPROCHE
Protection des données 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 encore 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 (EvAI-Fib, JCE 2022)

Nous menons actuellement un essai clinique randomisé international (Tailored-AF, NCT04702451) afin d’étayer les preuves cliniques pour son utilisation pour le traitement de la FA persistante.