Why now – Palantir alternatives for Europe: what 'sovereign' actually means, and how European public bodies are decidingInschrijven →
ZORG & LIFE SCIENCES

Soevereine AI voor
zorg & life sciences

Zorgverleners verliezen uren aan administratie, terwijl de data die de zorg kan verbeteren versnipperd ligt over systemen die niet met elkaar praten — en patiëntgegevens mogen uw perimeter nooit verlaten. Dát is het probleem dat wij oplossen: frontier voorspellende analytics en autonome agenten die tijd teruggeven aan de zorg, gefundeerd op één klinische ontologie van opname tot ontslag — met naleving van HIPAA en de AVG (GDPR) en datasoevereiniteit op ons veilige, on-premises platform.

Plan een adviesgesprekOntdek het platform

Klinische beslisondersteuning

Verbeter diagnostiek en zorgpaden terwijl patiëntgegevens on-premises blijven.

Datasoevereiniteit

Voldoe aan zorgregelgeving door herleidbare gegevens binnen het land te houden.

Operationele efficiëntie

Versnel klinische studies en bedrijfsvoering met veilige implementatie van modellen.

Klinische toepassingen

Soevereine AI voor de zorg

Veilige, soevereine AI voor klinische, operationele en onderzoeksworkflows.

Klinische beslisondersteuning

Klinische zorg

Uitdaging

Zorgverleners hebben tijdens consulten geen realtime toegang tot de patiëntgeschiedenis en evidencebased richtlijnen.

Oplossing

Contextbewuste AI-agenten brengen relevante patiëntgegevens en behandeladviezen naar voren op het punt van zorg, alles verwerkt binnen soevereine infrastructuur.

Lees meer

Betere diagnostische nauwkeurigheid en minder cognitieve belasting voor zorgverleners, terwijl PHI in eigen land blijft.

Toezichtsrapportage in de zorg

Compliance

Uitdaging

Zorgaanbieders worstelen met complexe, voortdurend veranderende regelgeving en handmatige rapportageprocessen.

Oplossing

Geautomatiseerde agenten stellen compliancerapportages samen en dienen ze in door data uit uiteenlopende klinische systemen te bundelen, met volledige audittrails.

Lees meer

100% tijdige indiening bij toezichthouders met een aanzienlijk lagere administratieve last.

Gefedereerde klinische studies

Onderzoek

Uitdaging

Klinische studies op meerdere locaties vereisen het delen van gevoelige patiëntgegevens tussen instellingen, wat zorgen oproept over privacy en soevereiniteit.

Oplossing

Federated learning stelt AI-modellen in staat te trainen over studielocaties heen zonder dat ruwe data ooit de beveiligde omgeving van een instelling verlaat.

Lees meer

Versnelde geneesmiddelenontwikkeling in volledige overeenstemming met de gegevensbeschermingsregelgeving.

Optimalisatie van patiëntenstromen

Operatie

Uitdaging

Tekorten aan ziekenhuisbedden en drukte op de spoedeisende hulp leiden tot slechtere patiëntuitkomsten en burn-out bij personeel.

Oplossing

Voorspellende analysemodellen prognosticeren opnames en ontslagen, waardoor proactieve toewijzing van middelen en personeelsplanning mogelijk wordt.

Lees meer

20% betere bedbezetting en kortere wachttijden voor patiënten.

Klinische intelligentie

Klinische en operationele workflows

Verbeter patiëntuitkomsten en operationele doorstroom: het AI OS voert instroom-, triage- en rapportageprocessen uit op gedepersonaliseerde, lokaal opgeslagen datasets — één actueel beeld van bedden, personeel en patiëntenstromen.
  • Patiënttriage: Automatiseer de instroom en prioriteer zorg op basis van klinische signalen.
  • Privacy voorop: Houd patiëntgegevens binnen de landsgrenzen en maak tegelijk analytics mogelijk.
  • Uniforme metrics: Definieer heropname, ligduur en andere klinische metrics één keer, zodat elk dashboard en elke agent hetzelfde cijfer hanteert.

VOORGESTELDE AFBEELDING: klinisch dashboard of EPD-integratie

Naleving van regelgeving

Compliance & datagovernance

Zorgdata is de meest gevoelige data die er is. Ons platform is ontworpen om aan te sluiten op HIPAA, de AVG (GDPR) en HITECH, zodat patiëntgegevens privé, veilig en volledig onder uw controle blijven. Een geautomatiseerde laag met klinische datacatalogus en lineage classificeert elke dataset voordat deze wordt goedgekeurd voor een AI-use-case, zodat de governance gelijke tred houdt met de adoptie van klinische AI.

100% Europese soevereiniteit

Uw Data, Uw AI, Uw Controle

Implementeer het Scrydon-platform waar het voor u zinvol is — van air-gapped omgevingen tot public cloud — met ingebouwde soevereiniteit, compliance en auditeerbaarheid.

Air-gapped

  • Geen externe netwerkpaden
  • Offline ondertekende updates
  • Strikte audit trails

On-premises

  • Draait in uw datacenter
  • Identiteitsgeïntegreerd & compliant
  • Volledige operationele controle

Europese cloud

  • EU-dataresidentie
  • AVG (GDPR)-first architectuur
  • Beheerde soevereine diensten

Confidential Compute

  • TEE-beschermde workloads
  • Versleuteld geheugen & attestaties
  • Veilige ML-inferentie

Public Cloud

  • Multi-cloud-compatibel
  • Beleidsgestuurde datacontroles
  • Klaar voor hybride & burst

Geen data verlaat uw jurisdictie. Geen black-box-AI. Geen compromissen op het gebied van controle.

Dit is soevereiniteit by design.

Het platform hierachter

Waar deze resultaten daadwerkelijk op draaien

Alles hierboven wordt geleverd door één platform, waarbij patiëntgegevens binnen uw eigen perimeter blijven. Voor de architecten en engineers die het beoordelen: dit zijn de onderdelen die ertoe doen.

Bekijk de volledige architectuurLees de documentatie
FAQ

Veelgestelde vragen

Wat is soevereine AI in de zorg en waarom is soevereiniteit over patiëntgegevens belangrijk?+
Soevereine AI in de zorg betekent dat de modellen, data en infrastructuur achter uw klinische en operationele AI onder de juridische en fysieke controle van uw organisatie blijven, binnen de jurisdictie die u kiest. Onze soevereine infrastructuur is Europees van origine en kan volledig binnen uw eigen perimeter draaien, zodat patiëntdossiers nooit terechtkomen in een regio of bij een beheerder die u niet vertrouwt. Dat beschermt uw verplichtingen rond dataresidentie en houdt gevoelige klinische informatie buiten buitenlandse jurisdicties en handen van derden.
Hoe sluit het platform aan op de AVG en hoe wordt klinische en patiëntdata beheerst?+
Het platform is gebouwd rond AVG-principes (GDPR) zoals dataminimalisatie, doelbinding, grondslag en het recht op vergetelheid, met rolgebaseerde toegang, lineage en volledige audit trails over elke dataset en elke modelinteractie. Een ontologie laat u patiëntdata classificeren en afdwingen wie — en welke AI-agenten — daar toegang toe hebben. Wij spreken over AVG-aansluiting en governance, niet over formele certificering als medisch hulpmiddel of HIPAA-certificering; dat blijft de verantwoordelijkheid van uw compliance- en klinische-governanceteams.
Kunnen we AI volledig on-premises of air-gapped draaien zodat patiëntdata binnen het ziekenhuis blijft?+
Ja. Het platform is inzetbaar van volledig air-gapped, on-premises installaties tot private en hybride cloud, zodat u bepaalt waar patiëntdata staat. Bij een air-gapped implementatie verlaten modellen en data het ziekenhuisnetwerk nooit, wat past bij zeer gevoelige klinische omgevingen. Dezelfde governance-, ontologie- en auditmogelijkheden gelden ongeacht waar u implementeert.
Hoe ondersteunt het platform klinische beslisondersteuning en het automatiseren van operationele workflows?+
Agentic AI kan patiëntcontext samenvatten, relevante evidence naar voren halen en operationele workflows automatiseren, zoals triageroutering, planning, verslaglegging en backofficeprocessen. Elke actie van een agent is gefundeerd op uw beheerste data via de ontologie en blijft auditeerbaar en toewijsbaar, zodat zorgverleners de regie houden. Beslisondersteuning is bedoeld om medewerkers te helpen en te informeren, niet om als autonoom, gecertificeerd medisch hulpmiddel te functioneren.
We draaiden een AI-pilot op één afdeling — hoe schalen we op naar organisatiebrede, beheerste AI in het ziekenhuis of netwerk?+
Pilots op afdelingsniveau lopen meestal vast door het ontbreken van gedeelde governance, identiteit, datalineage en een consistent implementatiemodel. Het AI OS biedt die organisatorische ruggengraat: een gemeenschappelijke ontologie, federatieve identiteit, zero-trust-toegang en volledige audit, waarmee u een bewezen pilot naar productie brengt en uitbreidt over afdelingen, locaties en het bredere netwerk. Zo worden losse experimenten beheerste, organisatiebrede AI zonder dat u telkens alles opnieuw bouwt.
Hoe wordt patiëntdata beschermd tegen de cloud- of infrastructuurbeheerder?+
Bij gebruik in cloud- of gehoste omgevingen ondersteunt het platform confidential computing, waarbij data wordt verwerkt binnen hardwarematige trusted execution environments en versleuteld blijft tijdens gebruik. Zo kan zelfs de cloud- of infrastructuurbeheerder patiëntdata niet lezen tijdens de verwerking. In combinatie met on-premises en air-gapped opties stemt u het beschermingsniveau af op de gevoeligheid van elke workload.
Hoe regelt u identiteit, toewijzing en audit voor AI-agenten die klinische systemen raken?+
Elke AI-agent werkt onder een federatieve identiteit binnen een zero-trust-architectuur en heeft dus alleen toegang tot de systemen en data waarvoor die expliciet is geautoriseerd. Elke actie van een agent wordt toegewezen en vastgelegd, wat u een volledig, manipulatiebestendig audit trail geeft over klinische en operationele systemen als onderdeel van onze AI-governance. Zo kunnen governance- en securityteams precies vaststellen wie, of welke agent, wat wanneer en namens wie heeft gedaan.
Kunnen we kiezen tussen frontier- en open-weight modellen, en die on-premises draaien?+
Ja, het platform is modelonafhankelijk. U kunt waar passend routeren naar gehoste frontier-modellen, of open-weight modellen volledig on-premises serveren met vLLM, zodat er geen klinische data buiten uw perimeter komt. Zo balanceert u capaciteit, kosten en datasoevereiniteit per use case, en voorkomt u lock-in bij één modelaanbieder.
Hoe houden we klinische metrics consistent tussen het EPD, financiën en kwaliteitsrapportages?+
Een gedeelde semantische laag definieert elke klinische en operationele metric één keer, gefundeerd op de ontologie, zodat elk systeem en elke AI-agent dezelfde definitie hanteert van een heropname, een ligduur of een bezettingsgraad. Dat maakt een einde aan discussies die ontstaan als elke afdeling haar eigen versie van dezelfde metric berekent, en geeft klinische en operationele teams één betrouwbaar cijfer om op te sturen.
Hoe weten we welke klinische datasets veilig en geschikt zijn voor gebruik in een AI-model?+
Een geautomatiseerde datacatalogus classificeert elke klinische dataset op gevoeligheid, eigenaarschap en lineage, zodat governance- en klinische-informaticateams een dataset met een heldere onderbouwing kunnen goedkeuren of afwijzen voor een specifieke AI-use-case. Zo wordt het goedkeuren van datasets een snelle, auditeerbare stap in plaats van een maandenlang handmatig onderzoek bij elk nieuw AI-project.

Of schrijf ons

Vertel ons waar u aan werkt en wie moet antwoorden. Een mens leest het en antwoordt binnen één werkdag.

We gebruiken deze gegevens alleen om u te antwoorden. Privacybeleid

Schrijft u liever? Mail naar hello [at] scrydon.com en wij nemen contact met u op.

Partners

Samen met toonaangevende innovators bouwen aan de toekomst van Data & AI. Meer informatie.
Delaware logo