Datenschutzwahrende Analytik und kausale Inferenz-Infrastruktur für europäische Gesundheitsdaten. Wir halten keine Daten. Wir vermitteln keinen Zugang. Wir machen gewährten Zugang berechenbar.
Föderierte kausale Lern- und kausale Inferenz-Infrastruktur für europäische Gesundheitsdaten, bereitgestellt auf souveräner EU-Cloud. Die Berechnung kommt dorthin, wo die Daten liegen, die Daten bewegen sich nie.
Wir halten keine Gesundheitsdaten, vermitteln keinen Zugang und akkumulieren nichts. Die Berechnung kommt zu den Daten — die Souveränität bleibt bei der Institution, der die Daten gehören.
Unsere Architektur ist modular konzipiert. Jede Schicht liefert eigenständigen Wert und kann ohne die anderen bereitgestellt werden, denn in sensiblen Branchen wird Infrastruktur, die vollständige Einführung verlangt, bevor sie irgendeinen Wert liefert, gar nicht erst eingeführt.
Die Basisschicht: datenschutzwahrende föderierte Lerninfrastruktur, die Daten souverän hält. Modelle trainieren über verteilte Standorte hinweg, ohne Datensätze zu zentralisieren. Nur verschlüsselte Modellgewichte werden übertragen, niemals Patientendaten. Aufgebaut auf souveräner EU-Cloud, um die Lieferkettenabhängigkeit von nicht-europäischen Hyperscalern zu beseitigen und sicherzustellen, dass jede Komponente die Prüfung nach dem EU AI Act besteht.
Föderiertes kausales Lernen, nicht nur föderiertes Training. Diese Schicht erstellt gerichtete azyklische Graphen und wendet Targeted Maximum Likelihood Estimation über Standorte hinweg an, um zu identifizieren, was Gesundheitsergebnisse tatsächlich antreibt. Der Unterschied ist entscheidend: Korrelation auf Populationsebene ist keine Präventionsintelligenz. Kausalität schon.
Nicht alle Gesundheitsdeterminanten sind in klinischen Daten erfasst. Umweltexpositionen, berufliche Bedingungen, sozioökonomische Faktoren, Nähe zu Umweltschadstoffen und kulturelle Zugangsbarrieren zur Versorgung, diese prägen Gesundheitsergebnisse so entscheidend wie jeder Biomarker. Diese Schicht integriert diese Determinanten in das Kausalmodell, wobei Differential Privacy die Sensibilität der Kontextdaten wahrt.
In regulierten Branchen kann nicht eingesetzt werden, was nicht auditierbar ist. Diese Schicht stellt sicher, dass jede Inferenz, jede Datenzugriffsentscheidung und jede Modellausgabe menschlich auditierbar und überprüfbar ist, nicht nur menschlich lesbar. Compliance by Design, nicht Compliance durch Nachrüstung. Dies ist die Schicht, die Einführung ermöglicht, weil sie die Schicht ist, die Vertrauen ermöglicht.
Der Markt hat föderierte Lern-Frameworks und Gesundheitsdatenplattformen. Keine kombiniert datenschutzwahrende Föderation mit kausaler Inferenz zur Prävention chronischer Krankheiten, und keine tut dies, ohne die Daten in Obhut zu nehmen.
Föderiertes Training allein erzeugt Vorhersagen. Föderiertes kausales Lernen erzeugt Erklärungen dafür, welche Interventionen welche Ergebnisse verändern, für welche Bevölkerungsgruppen und Gesundheitssysteme, unter welchen Bedingungen. Prävention erfordert das Verständnis von Mechanismen, nicht nur von Mustern.
Speziell entwickelt für die Prävention chronischer Krankheiten und die Bevölkerungsgesundheit. Die Exposom-Schicht integriert umweltbezogene, berufliche und sozioökonomische Determinanten im großen Maßstab und zielt auf den Ursprung: was Menschen krank macht und was sich ändern lässt, bevor sie es werden.
Fairness-bewusste Modelle, die sozioökonomische Proxys und strukturelle Determinanten berücksichtigen, sind kein Feature; sie sind grundlegend. Gesundheitsintelligenz, die alle sozialen Bevölkerungsgruppen systematisch unterversorgt, ist keine Intelligenz. Gerechtigkeitsbeschränkungen sind in die Modellarchitektur eingebaut, nicht nachträglich als Audit-Schicht angewandt.
Souveräne Technologie auf EU-Cloud-Infrastruktur, die Lieferkettenabhängigkeiten beseitigt, die bei einer regulatorischen Prüfung scheitern würden. Jede Schicht ist von der ersten Codezeile an darauf ausgelegt, den EU AI Act, GDPR Artikel 9 und die EHDS-Sekundärnutzungsanforderungen zu erfüllen, nicht nachgerüstet, um die Prüfung zu bestehen.
Gesundheitsdaten existieren. Der rechtliche Zugang wächst. Aber ohne souveräne, datenschutzwahrende Analyse-Infrastruktur erzeugt dieser Zugang keine Erkenntnis, keine Prävention und keinen Wert.
Nicht weil Daten fehlen, sondern weil nichts fragmentierte Datensätze über Institutionen und Grenzen hinweg zu umsetzbarer Präventionsintelligenz verbindet. Chronische Krankheiten erfassen Menschen zu spät, wenn die Evidenz für ein früheres Eingreifen bereits existiert, verteilt über Systeme, die nicht miteinander kommunizieren.
Versicherer und öffentliche Gesundheitsbehörden benötigen Analytik auf Populationsebene, die über Institutionen hinweg funktioniert, ohne sensible Daten zu bewegen. Jede vergangene Initiative, Digitalisierungsprogramme, Datenaustausch-Pilotprojekte, Interoperabilitätsprojekte, schuf Komponenten. Keine schuf eine nutzbare, konforme Analyse-Schicht.
Gesundheitsdaten im Populationsmaßstab könnten die Arzneimittelentwicklung und die Überwachung nach der Markteinführung transformieren. Aber ohne souveräne föderierte Berechnung bleiben diese Daten für die Forschung unzugänglich und die Erkenntnisse, die sie liefern könnten, unrealisiert.
Große Arbeitgeber benötigen gesundheitsnahe Analytik für Fehlzeitenmanagement, berufliche Risiken und Präventionsprogramme. Die derzeitige Wahl besteht zwischen Werkzeugen, die regulatorische Anforderungen verfehlen, und gar keinen Werkzeugen. Vorgeprüfte, souveräne Infrastruktur ändert dieses Kalkül.
Loretta entwickelt gemeinsam mit den Akteuren, die den europäischen Gesundheitsdatenraum gestalten, von den Regulierungsbehörden, die die Regeln schreiben, bis zu den Unternehmenspartnern, die Infrastruktur im Feld einsetzen. Wir wollen nicht disruptiv sein. Wir wollen aufbauen. Das bedeutet, auf dem Bestehenden aufzubauen, Standards gemeinsam mit dem System zu setzen und als Treuhänder eines Gemeinwohls zu agieren.
Das Gesundheitswesen ist mühsam. Es erfordert akribische Detailgenauigkeit, schrittweisen Fortschritt und die Disziplin, Wunderlösungsdenken zu widerstehen. Es gibt keine Abkürzung zum Vertrauen in diesem System. Wir verdienen es, indem wir korrekt, transparent und im Dienste der Institutionen bauen, mit denen wir arbeiten.
Infrastruktur gemeinsam mit dem EHDS, dem EU AI Act und dem GDNG zu entwerfen, statt nach der Veröffentlichung nachzurüsten. Unsere Compliance-Haltung wird durch direkte Auseinandersetzung mit dem politischen Umfeld geprägt, nicht durch Interpretation aus der Distanz.
Zusammenarbeit mit führenden europäischen Forschungskohorten und akademischen Partnern, um Kausalmodelle zu validieren, föderierte Lernprotokolle zu verfeinern und die Wissenschaft der datenschutzwahrenden Bevölkerungsgesundheitsanalytik voranzutreiben.
Eingebettet in branchenweite Bemühungen, die europäische Gesundheitsdatenlandschaft zu harmonisieren. Zusammenarbeit mit Pharma-, Medizintechnik- und Gesundheitssystemakteuren, um Standards zu definieren, Infrastruktur zu prototypisieren und die gemeinsamen Fundamente zu bauen, die das System benötigt.
Partnerschaft mit Systemintegratoren und Unternehmenskunden, um modulare Infrastruktur in realen operativen Umgebungen einzusetzen, von Versichereranalytik über Belegschaftsgesundheitsprogramme bis zur Optimierung von Krankenhausnetzwerken.
Wir definieren Infrastruktur als die zu erledigenden Aufgaben, die zu erzeugende Evidenz, die Anwendbarkeit dieser Evidenz in anderen Kontexten und die Verbreitung von Technologie und Praktiken. Das ist es, was unsere Plattform hervorbringt.
Personalisierte Risikomodelle für chronische Krankheiten, angetrieben durch föderiertes kausales Lernen. Umweltbezogene, berufliche und lebensstilbedingte Determinanten, integriert in individuelle Präventionspfade, ohne persönliche Gesundheitsdaten zu zentralisieren. Intelligenz, die Patienten erreicht, bevor Erkrankungen irreversibel werden.
Konforme, vorgeprüfte Gesundheitsintelligenz für das Belegschaftsmanagement in Unternehmen. Fehlzeitenmuster, berufliche Risikosignale und die Gestaltung von Präventionsprogrammen, aufgebaut auf einer Infrastruktur, der Unternehmen sensible Mitarbeiterdaten anvertrauen können. Modular bereitgestellt, um institutionelle Anforderungen zu erfüllen.
Maßgeschneiderte Infrastruktur-Konzeption, Modell-Vortraining auf Partnerdaten und föderierte Bereitstellung auf souveräner Cloud. Jedes Gesundheitssystem ist anders. Unsere Designarbeit überbrückt die Lücke zwischen generischer Fähigkeit und institutioneller Realität, denn in diesem Bereich ist jede Bereitstellung ein Akt der Mitgestaltung.
Loretta entwickelt gemeinsam mit den Regulierungsbehörden, Forschungseinrichtungen und Branchenführern, die den europäischen Gesundheitsdatenraum gestalten. Unsere Infrastruktur wird gemeinsam mit den Richtlinien entworfen, die sie regeln, nicht nachträglich nachgerüstet. Wir sind konform by Design. Das bedeutet, auf dem Bestehenden aufzubauen, denn man kann ein Gesundheitssystem nicht abreißen und Fortschritt erwarten.
Das Gesundheitswesen ist mühsam. Es erfordert akribische Detailgenauigkeit, schrittweisen Fortschritt und die Disziplin, Wunderlösungsdenken zu widerstehen. Wir existieren, um als Treuhänder innerhalb des Systems zu agieren und Infrastruktur voranzutreiben, die dem Gemeinwohl dient und zugleich die Komplexität der Institutionen respektiert, denen sie dienen muss.