Gesund.ai rassemble des algorithmes, des données et des lecteurs avec sa plateforme mLOPS pour valider l'IA en imagerie clinique, accélérer le processus réglementaire et assurer le développement d'algorithmes d'IA médicale véritablement généralisables, équitables et sûrs. Nous nous occupons de la sécurité et de la confidentialité des données en déployant notre plateforme sur site ou sur un nuage privé. De plus, nous permettons à moins d'intervenants techniques d'évaluer l'IA grâce à l'interface utilisateur graphique à faible code de notre plateforme.
Quel est le problème ?
Le nombre d'algorithmes d'IA médicale explose dans le monde entier, ce qui crée une énorme demande sur le marché pour la production de preuves de performance clinique d'algorithmes pour l'approbation réglementaire et l'adoption clinique. Malheureusement, l'évaluation des algorithmes repose sur l'accès à des données variées et spécifiques au cas par cas, et l'absence de ces algorithmes a donné lieu à des algorithmes non sécuritaires, inefficaces et biaisés. De plus, à mesure que les données et les algorithmes du monde réel évoluent, il est essentiel de surveiller le rendement des algorithmes et de prévenir les biais contre certaines sous-cohortes de patients. Cependant, l'accès aux données de soins de santé nécessaires aux opérations de validation fait défaut parce que de nombreux établissements de soins de santé ne disposent pas d'une infrastructure informatique capable de tirer parti des données cliniques à des fins d'apprentissage automatique sans compromettre la vie privée des patients. En conséquence, la plupart des fournisseurs d'IA trouvent que l'accès aux données cliniques et la réalisation d'études de validation pour leurs algorithmes sont extrêmement difficiles et constituent un goulot d'étranglement pour la soumission réglementaire et, en fin de compte, le succès commercial.
Quelle est leur solution ?
Gesund.ai rassemble des algorithmes, des données et des lecteurs avec sa plateforme mLOPS pour valider l'IA en imagerie clinique, accélérer le processus réglementaire et assurer le développement d'algorithmes d'IA médicale véritablement généralisables, équitables et sûrs. Nous nous occupons de la sécurité et de la confidentialité des données en déployant notre plateforme sur site ou sur un nuage privé. De plus, nous permettons à moins d'intervenants techniques d'évaluer l'IA grâce à l'interface utilisateur graphique à faible code de notre plateforme.
