Daten sind fragmentiert
Gesundheitsinformationen sind über viele Institutionen verteilt. Dadurch werden breite Analysen und Zusammenarbeit von vornherein erschwert.
Im Gesundheitswesen steckt enormer Wert in Daten, doch sie sind über Institutionen verteilt und zu sensibel, um frei geteilt zu werden. Onai ermöglicht Zusammenarbeit mit Daten, ohne die Daten offenzulegen.
Sie gehören aber auch zu den am stärksten eingeschränkten Ressourcen.
Daten sind auf Krankenhäuser, Forschungseinrichtungen und andere Organisationen verteilt. Um sie gemeinsam zu nutzen, muss man sie heute meist zentralisieren, sensible Daten in gemeinsame Umgebungen verschieben, rechtliche Hürden überwinden und erhebliche Datenschutz- und Sicherheitsrisiken akzeptieren.
Dadurch bleiben viele wichtige Fragen unbeantwortet und viele potenzielle Erkenntnisse außer Reichweite.
Gesundheitsinformationen sind über viele Institutionen verteilt. Dadurch werden breite Analysen und Zusammenarbeit von vornherein erschwert.
Das Zusammenführen von Daten bedeutet meist rechtliche Komplexität, operative Reibung, Sicherheitsprobleme und lange Verzögerungen, bevor überhaupt sinnvoll gearbeitet werden kann.
Organisationen sollten sich nicht zwischen dem Schutz ihrer Daten und der Nutzung ihres Wertes entscheiden müssen.
Onai ermöglicht Berechnungen über verteilte Datensätze hinweg, während die zugrunde liegenden Daten privat bleiben und unter der Kontrolle ihres Eigentümers stehen.
Statt Daten an einen zentralen Ort zu verschieben, verbleiben sie in jeder Institution. Abfragen, Modelle und Berechnungen werden sicher über mehrere Standorte ausgeführt, und Ergebnisse werden aggregiert, ohne Rohdaten offenzulegen.
So können Organisationen zusammenarbeiten, als lägen ihre Daten in einer gemeinsamen Basis vor, ohne sie jemals zu zentralisieren.
Jede Institution behält Besitz und Kontrolle über ihre zugrunde liegenden Gesundheitsdaten.
Abfragen, Modelle und Analyseabläufe werden sicher über mehrere Parteien hinweg ausgeführt.
Sensible Daten werden gegenüber keiner Partei und keinem Dritten offengelegt.
Führen Sie Analysen über mehrere Institutionen hinweg aus, als würden Sie mit einem einzigen Datensatz arbeiten, ohne die zugrunde liegenden Daten zu verschieben oder offenzulegen.
Trainieren Sie Machine-Learning-Modelle auf verteilten Datensätzen und verbessern Sie Leistung und Generalisierung, während die Privatsphäre erhalten bleibt.
Nutzen Sie Modelle Dritter, ohne sensible Daten offenzulegen, oder setzen Sie Modelle institutionenübergreifend ein, ohne das Modell selbst preiszugeben.
Eine Gruppe von Institutionen möchte Behandlungsergebnisse über verschiedene Populationen hinweg verstehen, kann ihre Daten aber aus Datenschutz-, Regulierungs- und Betriebsgründen nicht zusammenführen.
Mit dem Ansatz von Onai behält jede Institution ihre Daten lokal und beteiligt sich dennoch an einer gemeinsamen Berechnung. Abfragen werden über alle Parteien hinweg ausgeführt, und nur aggregierte Ergebnisse werden zurückgegeben.
Das Ergebnis entspricht einer zentralisierten Analyse, ohne dass eine Institution die Kontrolle über ihre Daten aufgeben muss.
Arbeiten Sie institutionsübergreifend zusammen, greifen Sie auf größere effektive Datensätze zu und führen Sie Analysen durch, die sonst ohne komplexe Datenteilungsvereinbarungen nicht möglich wären.
Werden Sie Teil eines breiteren Ökosystems, in dem Daten sicher organisationsübergreifend genutzt werden können und neue Formen von Wertschöpfung, Erkenntnisgewinn und datengetriebenen Marktplätzen entstehen.
Onai baut die Infrastruktur, die es ermöglicht, Gesundheitsdaten gemeinsam zu nutzen, ohne Privatsphäre oder Kontrolle aufzugeben.
Kontaktieren Sie uns unter [email protected], wenn Sie an einer Zusammenarbeit interessiert sind.