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Essais cliniques fédérés

Les essais cliniques multicentriques exigent le partage de données patient sensibles entre institutions, ce qui soulève des enjeux de vie privée et de souveraineté.

Le défi

Ce qui fait obstacle

Les essais cliniques multicentriques exigent le partage de données patient sensibles entre institutions, ce qui soulève des enjeux de vie privée et de souveraineté.
La solution

Comment Scrydon le résout

L'apprentissage fédéré permet aux modèles IA de s'entraîner sur l'ensemble des centres de l'essai sans que les données brutes ne quittent jamais l'environnement sécurisé de chaque institution.
En pratique

Comment cela se traduit

Un essai multicentrique a besoin d'une population de patients suffisamment large pour atteindre la significativité statistique, mais mutualiser les données patient brutes entre institutions soulève précisément les enjeux de vie privée et de souveraineté qui peuvent bloquer un essai pendant des mois d'examen juridique.

Les Data Spaces permettent à chaque centre de conserver ses propres données patient sur place tout en contribuant à un entraînement fédéré des modèles : l'essai atteint la population dont il a besoin sans qu'un seul dossier ne quitte l'institution qui le détient — un développement accéléré sans qu'un accord de partage de données ne vienne y faire obstacle.

Découvrir Data Spaces
Le résultat
  • Un développement de médicaments accéléré, en pleine conformité avec les réglementations sur la protection des données.

Découvrez comment cela fonctionne pour votre organisation

Transposons ce cas d'usage du domaine santé sur votre environnement, vos données et vos exigences de souveraineté.