Los datos están fragmentados
La información sanitaria está dividida entre instituciones, lo que dificulta por defecto el análisis amplio y la colaboración.
Colaboración sanitaria sin comprometer la privacidad de los datos
Hay un enorme valor en los datos de salud, pero están fragmentados entre instituciones y son demasiado sensibles para compartirse libremente. Onai permite colaborar sobre esos datos sin exponerlos.
El problema
Los datos de salud son uno de los recursos más poderosos para mejorar resultados, descubrir tratamientos y avanzar en la investigación
Pero también son de los más restringidos.
Los datos están aislados entre hospitales, instituciones de investigación y organizaciones. Usarlos en conjunto suele requerir centralización, mover datos sensibles a entornos compartidos, navegar complejidad legal y aceptar riesgos significativos de privacidad y seguridad.
Como resultado, muchas preguntas importantes nunca se responden y muchas conclusiones potenciales permanecen fuera de alcance.
La centralización crea sobrecarga
Agrupar datos suele implicar complejidad legal, fricción operativa, desafíos de seguridad y largas demoras antes de que el trabajo útil siquiera pueda comenzar.
La privacidad crea falsos dilemas
Las organizaciones no deberían tener que elegir entre mantener los datos privados y desbloquear su valor.
Nuestro enfoque
Usa todos los datos de salud sin exponerlos
Onai permite computación entre conjuntos de datos distribuidos mientras mantiene los datos subyacentes privados y bajo el control de su propietario.
En lugar de mover los datos a una ubicación central, los datos permanecen dentro de cada institución; las consultas, los modelos y los cómputos se ejecutan de forma segura entre sitios; y los resultados se agregan sin revelar datos en bruto.
Esto permite que las organizaciones colaboren como si sus datos estuvieran unificados sin centralizarlos nunca.
Los datos permanecen locales
Cada institución conserva la custodia y el control de sus datos sanitarios subyacentes.
La computación se ejecuta entre sitios
Las consultas, los modelos y los flujos de análisis se ejecutan de forma segura entre las partes.
Seguridad garantizada mediante criptografía
Los datos sensibles nunca se exponen a ningún participante ni a ningún tercero.
Lo que esto permite
Libera el valor de la IA sin sacrificar la privacidad
Analítica de datos multisede
Ejecuta análisis entre múltiples instituciones como si trabajaras sobre un único conjunto de datos, sin mover ni exponer los datos subyacentes.
Entrenamiento de modelos multisede
Entrena modelos de aprendizaje automático sobre conjuntos de datos distribuidos, mejorando rendimiento y generalización mientras se preserva la privacidad.
Inferencia segura con modelos externos
Usa modelos de terceros sin exponer datos sensibles, o despliega modelos entre instituciones sin revelar el propio modelo.
Caso de estudio
Analítica entre instituciones sin compartir datos
Un grupo de instituciones quiere comprender los resultados de pacientes entre poblaciones, pero no puede agrupar sus datos debido a restricciones de privacidad, regulatorias y operativas.
Usando el enfoque de Onai, cada institución mantiene sus datos localmente mientras participa en una computación compartida. Las consultas se ejecutan entre las partes y solo se devuelven resultados agregados.
El resultado es equivalente al análisis centralizado sin que ninguna institución renuncie al control de sus datos.
Para quién es
Diseñado para organizaciones que necesitan que los datos de salud trabajen juntos
01
Investigadores
Colabora entre instituciones, accede en la práctica a conjuntos de datos mucho más amplios y ejecuta análisis que de otro modo serían inviables sin navegar complejos acuerdos de intercambio de datos.
02
Sistemas de salud
Participa en un ecosistema más amplio donde los datos pueden utilizarse de forma segura entre organizaciones, habilitando nuevas formas de valor, generación de conocimiento y mercados basados en datos.
Pon en juego todos los datos de salud de forma segura
Onai está construyendo la infraestructura que permite usar los datos de salud colectivamente sin comprometer la privacidad ni el control.
Contáctanos en [email protected] si te interesa colaborar.