OneMedNet Corporation a conclu un accord pour intégrer sa plateforme de données réelles à Palantir Foundry, accélérant ainsi les workflows de développement de médicaments basés sur l'IA pour les entreprises des sciences de la vie.
La société basée à Minneapolis, qui opère sous le ticker NASDAQ ONMD, fournit des données cliniques non identifiées provenant de plus de 2 300 sites de partenaires du secteur sanitaire. Son réseau comprend plus de 90 millions de parcours patients et 270 millions d'études, portant notamment sur des enregistrements diagnostiques multimodaux tels que la radiologie, la cardiologie, l'EEG, l'ECG et les dossiers médicaux électroniques. La plateforme est conçue pour fournir des données de qualité réglementaire pour l'entraînement de modèles d'intelligence artificielle, la validation et l'application de la découverte de médicaments.
La collaboration s'appuie sur Palantir Foundry pour simplifier le traitement des données, la mise en œuvre du contrat étant terminée en trois semaines après le premier contact. Selon OneMedNet, la faisabilité de la cohorte a été établie en quelques minutes, tandis que la validation des données a été finalisée en une semaine. La société considère que ses données internes sont essentielles pour la création de modèles d'apprentissage automatique performants dans des environnements cliniques réels.
Aaron Green, président et PDG de OneMedNet, a souligné la demande de données provenant des prestataires de soins de santé au sein des innovateurs du secteur. « Les innovateurs du secteur de la santé sont attirés par OneMedNet, car ils voient ce qu'il faut pour créer des solutions d'intelligence artificielle qui fonctionnent dans le monde réel : des données médicales privées provenant directement des prestataires de soins de santé », a déclaré Green.
Cet accord vise les entreprises du secteur des sciences de la vie, les fabricants d'appareils médicaux, les développeurs d'IA et les organismes de réglementation, qui ont besoin de données cliniques dépersonnalisées de qualité pour le développement et la validation de modèles IA.
