Consentement patient
Tu actives le don pour 1 pathologie spécifique.
Donne pour la recherche sur TA maladie. Pas tout. Juste ce qui aide. Et tu peux retirer à tout moment.
Boucle vertueuse, transparente, opt-in. Tes données améliorent les modèles qui te servent.
Tu actives le don pour 1 pathologie spécifique.
Cohorte pseudonymisée mise à disposition des chercheurs.
Résultats des études redescendent dans le research lake.
CamemBERT-bio + Mistral fine-tunés pour mieux te servir.
Suggestions plus précises pour TA pathologie spécifique.
↻ Patient → Recherche → IA améliorée → Patient.
Tu actives la recherche pour 1 pathologie spécifique (diabète, hypertension, cancer du sein, etc.) — pas tout ton dossier.
Tes données sont k-anonymisées (k=5 minimum) avant entrée dans le research lake. Aucune ré-identification possible.
Les chercheurs peuvent requêter la cohorte sans jamais voir ton identité. Audit-log de chaque accès.
1 tap retire tes données du lake en moins de 24h. Aucune justification requise. Aucune pénalité.
| Consentement | Transparence | Hébergement | Valeur retournée | |
|---|---|---|---|---|
| GAFAM (Apple Health, Google Fit) | Tout ou rien | Opaque | Hébergé US · Cloud Act | Aucun retour patient |
| Plateformes étatiques (Mon Espace Santé) | Centralisé | Limitée | Hébergé FR | Pas de feedback patient |
| My Data My Care | Opt-in pathologie par pathologie | Transparent · audit-log | FR / UE · HDS v2 | Royalties patient si étude pharma |
Si une étude pharma utilise tes données pseudonymisées, tu reçois une part des royalties.
Cible : 5 à 15% du contrat étude redistribuée aux contributeurs, au prorata de leur contribution effective.
Pas d'upsell. Pas de tarif premium. Pas de pression. Juste ta valeur reconnue.
Montants reversés publiés annuellement. Cabinet d'audit indépendant. Ledger consultable.
Chiffrement de bout en bout côté patient. Clés détenues par le patient (HKDF). MDMC ne peut PAS lire tes données brutes.
Lake hébergé HDS v2, VPC isolé du reste de l'infra, accès chercheurs via API auditée. Pseudonymisation k-anonyme + suppression directs identifiers (FFI L.1110-4).
Modèles entraînés directement chez les hôpitaux partenaires sans sortie de PHI. Seuls les gradients (paramètres modèle) circulent — pas les données.
Voir comment chaque couche technique protège ta vie privée tout en alimentant la boucle de progrès.