VoltaPlex

UNLEASH THE POWER OF INSIGHTFUL EP DATA

VoltaPlex : écosystème de collecte et d'enrichissement des données

VoltaPlex repose sur un engagement envers la précision et l'innovation. VoltaPlex vise à capturer de riches données de rythmologie par le biais d'une collaboration avec des centres médicaux. Ces données brutes font l'objet d'une curation méticuleuse par des rythmologues experts, formant un plexus de connaissances qui sont intégrées dans nos algorithmes d'IA.

Cette approche permet aux algorithmes de Volta de continuer à évoluer et d'alimenter un pipeline de solutions de rythmologie avancées.

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 garantir leur sécurité.

Quantité et qualité des données

Les algorithmes de machine learning et de deep learning nécessitent des ensembles de données médicales requièrent des jeux de données médicaux à la fois volumineux et fiables. La définition de la qualité des données reste complexe et spécifique à chaque projet.

Collecte des données

Les données péri-procédurales proviennent de multiples sources. Il existe un manque de standardisation 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 entraîner les modèles est essentielle pour éviter les biais.

Mise en œuvre clinique

L'adoption repose sur l’engagement des parties prenantes dès la phase de développement, ainsi que sur des données cliniques solides.

NOTRE APPROCHE

Données des patients

Toutes les données collectées à des fins de recherche sont pseudonymisées. Toute l'équipe de Volta s'engage à collecter et à traiter les données personnelles en conformité avec les réglementations applicables 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 rythmologues.

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 randomisé (l'essai Tailored-AF, NCT04702451).

Mise à jour de la politique de confidentialité

Quels sont les changements apportés à cette nouvelle politique de confidentialité ?

Quand ces mises à jour entrent-elles en vigueur ?