Patienteneinwilligung
Sie aktivieren die Spende für 1 spezifische Krankheit.
Spenden Sie für die Forschung an IHRER Krankheit. Nicht alles. Nur was hilft. Und Sie können jederzeit widerrufen.
Tugendhafte, transparente Opt-in-Schleife. Ihre Daten verbessern die Modelle, die Ihnen dienen.
Sie aktivieren die Spende für 1 spezifische Krankheit.
Pseudonymisierte Kohorte wird Forschenden zur Verfügung gestellt.
Studienergebnisse fliessen zurück in den Research Lake.
CamemBERT-bio + Mistral werden feinabgestimmt, um Ihnen besser zu dienen.
Präzisere Vorschläge für IHRE spezifische Krankheit.
↻ Patient → Forschung → Bessere KI → Patient.
Sie aktivieren die Forschung für 1 spezifische Krankheit (Diabetes, Hypertonie, Brustkrebs etc.) — nicht Ihre gesamte Akte.
Ihre Daten werden vor dem Eintritt in den Research Lake k-anonymisiert (k = 5 minimum). Keine Re-Identifikation möglich.
Forschende können die Kohorte abfragen, ohne Ihre Identität jemals zu sehen. Audit-Log für jeden Zugriff.
1 Tap entfernt Ihre Daten innerhalb von 24 h aus dem Lake. Keine Begründung erforderlich. Keine Sanktion.
| Einwilligung | Transparenz | Hosting | Zurückgegebener Wert | |
|---|---|---|---|---|
| GAFAM (Apple Health, Google Fit) | Alles oder nichts | Undurchsichtig | Hosting US · Cloud Act | Keine Rückgabe an Patienten |
| Staatliche Plattformen (Mon Espace Santé) | Zentralisiert | Eingeschränkt | Hosting FR | Kein Patienten-Feedback |
| My Data My Care | Opt-in Krankheit für Krankheit | Transparent · Audit-Log | FR / EU · HDS v2 | Patienten-Royalties bei Pharmastudie |
Wenn eine Pharmastudie Ihre pseudonymisierten Daten nutzt, erhalten Sie einen Anteil an den Royalties.
Ziel: 5 bis 15 % des Studienvertrags an die Beitragenden weitergegeben, anteilig zu deren effektivem Beitrag.
Kein Upsell. Kein Premium-Tarif. Kein Druck. Einfach Ihr Wert, anerkannt.
Ausgeschüttete Beträge werden jährlich publiziert. Unabhängige Auditgesellschaft. Ledger einsehbar.
Ende-zu-Ende-Verschlüsselung auf Patientenseite. Schlüssel im Besitz der Patientin oder des Patienten (HKDF). MDMC kann Ihre Rohdaten NICHT lesen.
Lake gehostet HDS v2, VPC isoliert vom Rest der Infrastruktur, Zugriff für Forschende über auditierte API. K-anonyme Pseudonymisierung + Entfernung direkter Identifikatoren (FFI L.1110-4).
Modelle werden direkt bei Partnerspitälern trainiert, ohne dass PHI das Haus verlässt. Es zirkulieren nur die Gradienten (Modellparameter) — nicht die Daten.
Sehen Sie, wie jede technische Schicht Ihre Privatsphäre schützt und gleichzeitig die Fortschrittsschleife speist.