Les données sont fragmentées
Les informations de santé sont réparties entre de nombreuses institutions, ce qui rend par défaut l'analyse large et la collaboration difficiles.
Une collaboration en santé sans compromettre la confidentialité des données
Les données de santé ont une valeur immense, mais elles sont fragmentées entre les institutions et trop sensibles pour être librement partagées. Onai permet la collaboration sur les données sans exposition des données.
Le problème
Les données de santé sont l'une des ressources les plus puissantes pour améliorer les résultats, découvrir des traitements et faire avancer la recherche
Mais ce sont aussi parmi les plus contraintes.
Les données sont cloisonnées entre hôpitaux, instituts de recherche et organisations. Les utiliser ensemble exige généralement de les centraliser, de déplacer des données sensibles vers des environnements partagés, de gérer des contraintes juridiques et d'accepter d'importants risques en matière de confidentialité et de sécurité.
En conséquence, de nombreuses questions importantes restent sans réponse et de nombreuses pistes de découverte demeurent hors de portée.
La centralisation crée des frictions
Mettre les données en commun entraîne généralement complexité juridique, friction opérationnelle, défis de sécurité et longs délais avant même de pouvoir commencer un travail utile.
La confidentialité crée de faux compromis
Les organisations ne devraient pas avoir à choisir entre protéger leurs données et en libérer la valeur.
Notre approche
Utiliser toutes les données de santé sans les exposer
Onai permet d'exécuter des calculs sur des jeux de données distribués tout en gardant les données sous-jacentes privées et sous le contrôle de leur propriétaire.
Au lieu de déplacer les données vers un lieu central, elles restent dans chaque institution ; les requêtes, modèles et calculs sont exécutés de manière sécurisée entre plusieurs sites ; et les résultats sont agrégés sans révéler les données brutes.
Les organisations peuvent ainsi collaborer comme si leurs données étaient unifiées, sans jamais les centraliser.
Les données restent locales
Chaque institution conserve la garde et le contrôle de ses données de santé sous-jacentes.
Le calcul s'exécute entre les sites
Les requêtes, modèles et workflows d'analyse s'exécutent de manière sécurisée entre plusieurs parties.
La sécurité est assurée par la cryptographie
Les données sensibles ne sont jamais exposées à un participant ni à un tiers.
Ce que cela permet
Libérer l'IA sans sacrifier la confidentialité
Analytique multisite
Exécutez des analyses sur plusieurs institutions comme si vous travailliez sur un seul jeu de données, sans déplacer ni exposer les données sous-jacentes.
Entraînement de modèles multisite
Entraînez des modèles de machine learning sur des jeux de données distribués afin d'améliorer les performances et la généralisation tout en préservant la confidentialité.
Inférence sécurisée avec des modèles externes
Utilisez des modèles tiers sans exposer les données sensibles, ou déployez des modèles entre institutions sans révéler le modèle lui-même.
Cas d'usage
Analytique inter-institutionnelle sans partage de données
Un groupe d'institutions souhaite comprendre les résultats des patients sur différentes populations, mais ne peut pas mutualiser ses données en raison de contraintes de confidentialité, de réglementation et d'exploitation.
Avec l'approche d'Onai, chaque institution garde ses données localement tout en participant à un calcul partagé. Les requêtes sont exécutées entre les parties, et seuls des résultats agrégés sont renvoyés.
Le résultat est équivalent à une analyse centralisée, sans qu'aucune institution ne renonce au contrôle de ses données.
Pour qui
Conçu pour les organisations qui ont besoin de faire travailler ensemble les données de santé
01
Chercheurs
Collaborez entre institutions, accédez à des jeux de données effectifs plus larges et exécutez des analyses qui seraient autrement impossibles sans accords complexes de partage de données.
02
Systèmes de santé
Participez à un écosystème plus large où les données peuvent être utilisées de manière sécurisée entre organisations, permettant de nouvelles formes de valeur, de production d'insights et de places de marché pilotées par les données.
Mettre en jeu toutes les données de santé en toute sécurité
Onai construit l'infrastructure qui permet d'utiliser collectivement les données de santé sans compromettre la confidentialité ni le contrôle.
Contactez-nous à [email protected] si vous souhaitez collaborer.