Gesundheitswesen · Forschung

Föderierte klinische Studien

Multizentrische klinische Studien erfordern das Teilen sensibler Patientendaten zwischen Einrichtungen, was Datenschutz- und Souveränitätsbedenken aufwirft.

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Die Herausforderung

Was im Weg steht

Multizentrische klinische Studien erfordern das Teilen sensibler Patientendaten zwischen Einrichtungen, was Datenschutz- und Souveränitätsbedenken aufwirft.
Die Lösung

Wie Scrydon sie löst

Föderiertes Lernen ermöglicht das Training von KI-Modellen über alle Studienzentren hinweg, ohne dass Rohdaten jemals die gesicherte Umgebung der jeweiligen Einrichtung verlassen.
Aufgebaut auf

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In der Praxis

Wie sich das auswirkt

Eine multizentrische Studie braucht eine ausreichend große Patientenpopulation, um statistische Signifikanz zu erreichen — doch das Zusammenführen von Rohdaten über Einrichtungen hinweg wirft genau die Datenschutz- und Souveränitätsfragen auf, die eine Studie monatelang in der Rechtsprüfung blockieren können.

Data Spaces erlauben es jedem Zentrum, seine Patientendaten an Ort und Stelle zu behalten und dennoch zum föderierten Modelltraining beizutragen. So erreicht die Studie die benötigte Population, ohne dass ein einziger Datensatz die Einrichtung verlässt, die ihn hält — beschleunigte Entwicklung, ohne dass eine Datenteilungsvereinbarung im Weg steht.

Entdecken Sie Data Spaces
Das Ergebnis
  • Beschleunigte Arzneimittelentwicklung bei vollständiger Konformität mit den Datenschutzvorschriften.

Sehen Sie, wie das für Ihre Organisation funktioniert

Lassen Sie uns diesen Use Case aus dem Bereich Gesundheitswesen auf Ihre Umgebung, Ihre Daten und Ihre Souveränitätsanforderungen übertragen.
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