Déployez des modèles de diagnostic, de triage et de recherche au sein des réseaux hospitaliers – aucune donnée brute de santé protégée (PHI) ne quitte jamais l’infrastructure. AL360° offre des vérifications automatisées pour les systèmes à haut risque conformément à l’AI Act de l’UE, assure un alignement sur le MDR, et fournit des pistes d’audit immuables, tout en orchestrant un apprentissage fédéré entre les sites. Des approbations plus rapides, un risque de fuite de données réduit, zéro exfiltration de données.
Opportunités de l’IA et défis de conformité dans le secteur de la santé
Les hôpitaux privés sont impatients d’exploiter l’IA pour le diagnostic clinique, le triage et la recherche, de la radiologie prédictive à la surveillance de la santé mentale du personnel de première ligne. Par exemple, un groupe hospitalier en France pilote un programme de phénotypage numérique afin de surveiller le bien-être de son personnel via les données de dispositifs portables (rythme cardiaque, sommeil, etc.), pour prédire l’épuisement professionnel (burn-out) et la dépression. Des études montrent que de tels phénotypes numériques basés sur des capteurs peuvent détecter avec précision la détresse et aider à intervenir précocement【8†[1]†papers.ssrn.com】.
Cependant, la mise en œuvre de ces modèles d’IA dans le domaine de la santé se heurte à de lourds obstacles : les données des patients sont des informations de santé hautement sensibles (PHI, pour Protected Health Information) régies par des lois strictes de protection de la vie privée, et de nouvelles réglementations classent de nombreux systèmes d’IA en santé comme « à haut risque », ce qui impose une conformité rigoureuse.
Défis du déploiement de l’IA au sein des réseaux hospitaliers
- Souveraineté des données et confidentialité : Les dossiers patients et les données de bien-être (par ex. issues de dispositifs portables wearables) sont protégés par le RGPD (GDPR), HIPAA et d’autres lois. Les hôpitaux ne peuvent pas transférer de données de santé protégées brutes (PHI) vers des serveurs cloud externes sans enfreindre les règles de confidentialité. Tous les traitements doivent s’effectuer sous le contrôle de l’hôpital, sans aucune exfiltration de données【13†[6]】【14†[7]】. Cela rend difficile l’agrégation d’un volume suffisant de données en provenance de plusieurs sites pour entraîner des modèles d’IA robustes.
- Charge de conformité réglementaire : Si un outil d’IA réalise un diagnostic ou un triage, il relève probablement de la catégorie « haut risque » de la loi européenne sur l’IA (EU AI Act) et est traité comme un dispositif médical. Les établissements doivent maintenir une documentation technique détaillée (par ex. l’Annexe IV de l’AI Act de l’UE), des dossiers de gestion des risques, et se soumettre à des évaluations de conformité dans le cadre de l’AI Act et du MDR【15†[8]†medqair.com】【10†[3]†medqair.com】. Ils doivent également satisfaire de nouvelles exigences comme l’évaluation des biais algorithmiques, la mise en place de mécanismes de supervision humaine, et la journalisation automatisée de chaque décision de l’IA【9†[2]†medqair.com】. Garantir une conformité continue est une tâche ardue, d’autant plus lorsque plusieurs juridictions sont concernées (UE, États-Unis, Asie-Pacifique).
- Silos de données et collaboration multi-sites : Les grands groupes hospitaliers possèdent des données réparties entre différentes cliniques et régions. Des divergences dans les infrastructures locales et les cadres juridiques compliquent les analyses centralisées. Une approche fédérée est prometteuse – permettant à chaque site de contribuer à l’entraînement du modèle sans partager de données brutes – mais coordonner un tel apprentissage fédéré de manière sécurisée n’est pas une mince affaire. Cela requiert une orchestration robuste, des communications sécurisées et une confiance mutuelle entre les parties.
- Préoccupations en matière de biais et de transparence : L’IA en santé doit être digne de confiance pour que les cliniciens et les patients l’acceptent. Des modèles entraînés sur des données cloisonnées ou biaisées peuvent refléter involontairement des partis pris (par ex. sous-représenter certaines populations), ce qui est inacceptable dans le cadre des soins. Des réglementations comme l’AI Act exigent explicitement d’évaluer et d’atténuer les biais, et de garantir l’explicabilité des décisions de l’IA【16†[9]†medqair.com】. Les hôpitaux ont besoin d’un moyen d’auditer en continu les modèles afin de vérifier leur équité et de générer des explications interprétables pour chaque prédiction (pourquoi le modèle a-t-il signalé cet infirmier comme présentant un risque élevé de burn-out ?), afin de satisfaire tant les comités d’éthique que le personnel de première ligne.
- Sécurité et traçabilité : Compte tenu de la sensibilité des données en jeu, tout déploiement d’IA doit se prémunir contre les violations de sécurité. Les systèmes centralisés traditionnels créent un point de défaillance unique (une base de données centralisée est attrayante pour les attaquants). À l’inverse, les hôpitaux recherchent une architecture Zero-Trust où aucun composant n’est a priori digne de confiance et où chaque accès est vérifié. Ils ont également besoin de pistes d’audit immuables pour toutes les activités liées aux données et aux modèles, afin qu’un auditeur (ou un régulateur) puisse ultérieurement vérifier la conformité – par exemple en confirmant qu’aucun accès non autorisé aux données n’a eu lieu et que le modèle a fonctionné selon les paramètres approuvés【17†[10]】【11†[4]】.
Le groupe d’hôpitaux privés avait besoin d’une solution d’IA qui amène le modèle aux données (et non l’inverse) et qui intègre des garanties de conformité et de confidentialité à chaque étape. La plateforme AL360° d’AffectLog a été conçue précisément pour répondre à ces besoins, permettant aux hôpitaux de tirer parti du potentiel de l’IA sans déplacer les données et avec une gouvernance « prête pour la conformité » dès le départ【18†[11]】【19†[12]】.
AffectLog AL360° – IA fédérée intégrant la conformité
AffectLog AL360° est une plateforme de conformité de l’IA de bout en bout fonctionnant côté client, qui permet aux hôpitaux de déployer et de valider des modèles d’IA entièrement au sein de leurs propres réseaux. Plutôt que d’agréger les données de façon centralisée, AL360° utilise une approche de Federated Learning (apprentissage fédéré) : les modèles se déplacent vers les données. L’ensemble de l’entraînement et de l’inférence s’exécute sur site dans chaque hôpital, à l’intérieur d’environnements d’exécution sécurisés et éphémères, et seuls des résultats chiffrés ou des mises à jour de modèle sont renvoyés【20†[13]】【19†[12]】. Cette section détaille comment les services deeptech d’AL360° répondent à ces défis :
Protocole d’orchestration de bacs à sable éphémères (confidentialité et zéro résidu de données)
Pour s’assurer que les données ne quittent jamais leur source, AL360° orchestre des environnements « bac à sable » éphémères à travers l’infrastructure de l’hôpital (et même sur plusieurs sites cloud ou périphériques si nécessaire). Lorsqu’une tâche de machine learning est lancée, la plateforme crée à la volée des conteneurs isolés ou enclaves à l’intérieur du réseau de chaque hôpital, lesquels contiennent le modèle et la logique de calcul. Les données locales sensibles ne sont chargées que dans ces bacs à sable pour traitement, et aucune donnée brute ne quitte jamais les serveurs de l’hôpital【14†[7]】【21†[14]】. Une fois le calcul terminé, l’instance éphémère est immédiatement détruite. Ces environnements s’autodétruisent après exécution, ne laissant aucune trace ni donnée résiduelle【22†[15]】【23†[16]】.
Lors de l’entraînement, par exemple, l’orchestrateur AL360° envoie le modèle global le plus récent (ou la requête analytique) à chaque nœud hospitalier. Chaque nœud calcule des mises à jour à l’aide de son jeu de données local (par ex. les métriques issues des dispositifs portables et les données du dossier médical électronique (EHR) de son personnel), et seules les mises à jour du modèle (gradients ou paramètres) sont chiffrées et renvoyées à un agrégateur central pour une fusion sécurisée【20†[13]】【24†[17]†research.aimultiple.com】. La plateforme utilise de la cryptographie avancée – y compris le chiffrement fédéré et la confidentialité différentielle – afin de garantir que même ces mises à jour ne révèlent aucune donnée individuelle【25†[18]】. Les hôpitaux opèrent selon un principe Zero-Trust : chaque communication utilise des clés de chiffrement éphémères et des échanges d’authentification Zero-Trust, de sorte qu’aucun nœud du réseau n’est intrinsèquement digne de confiance【26†[19]】. Cela prévient les écoutes clandestines ou les attaques par rejeu sur les données en transit【27†[20]】.
En « poussant le calcul vers les données », AffectLog élimine tout besoin de faire sortir des PHI brutes des locaux. Il en résulte une souveraineté totale des données – l’hôpital conserve en permanence le contrôle complet de ses jeux de données【21†[14]】. Cela réduit drastiquement le risque de fuites et évite les autorisations complexes qui seraient nécessaires pour tout partage de données. Dans notre scénario de suivi de la santé mentale, chaque hôpital du réseau peut contribuer à un modèle commun de prédiction du burn-out en s’entraînant sur les données de son propre personnel (issues des dispositifs portables et de questionnaires), sans jamais exposer de dossiers personnels à d’autres sites ni à un cloud central. Cette approche répond aux préoccupations de confidentialité et respecte par conception les exigences de localisation des données du RGPD/HIPAA【28†[21]】【13†[6]】. Notamment, même si un site est attaqué, il n’y a aucune base de données centrale à compromettre – une configuration fédérée n’ayant pas de point de défaillance unique, la sécurité de tous les participants s’en trouve renforcée【29†[22]】.
RegLogic Compliance DSL (cartographie automatisée des politiques & pistes d’audit)
Une innovation clé d’AL360° est son RegLogic Compliance DSL, un moteur de logique réglementaire doté d’une ontologie d’environ 400 règles tirées de l’AI Act de l’UE, du RGPD, de la norme ISO/IEC 42001 (gestion de l’IA), des directives de sécurité de l’OWASP pour l’IA, etc. Il agit comme un copilote de conformité automatisé intégré à la plateforme. À mesure que les tâches d’IA sont conçues et exécutées, AL360° cartographie dynamiquement chaque étape par rapport aux clauses réglementaires applicables, garantissant une IA « conforme par conception » aux exigences【18†[11]】. Essentiellement, la plateforme connaît les règles – par exemple, les exigences de l’AI Act de l’UE pour les systèmes à haut risque – et peut vérifier automatiquement que le modèle et son processus de développement respectent ces normes.
Avant l’exécution de toute tâche fédérée, le système évalue l’usage envisagé : s’agit-il d’un outil de diagnostic ou d’aide à la décision qui relève de la catégorie haut risque ? Si oui, AL360° déclenche les garde-fous requis (par ex. s’assurer qu’une liste de contrôle d’évaluation de la conformité est remplie, qu’un test de biais est activé, que des modèles de documentation sont préparés). Il exploite des modèles de conformité propres au secteur – pour la santé, cela inclut le MDR (Medical Device Regulation, Règlement sur les dispositifs médicaux) et les exigences en matière de confidentialité des données de santé – afin de guider les développeurs d’IA et les responsables de la conformité des hôpitaux【30†[23]】【31†[24]】. Par exemple, la documentation technique requise par l’Annexe IV (qu’exige l’AI Act de l’UE pour les systèmes d’IA à haut risque) peut être générée automatiquement par la plateforme, en intégrant directement les détails de la conception du modèle, des données d’entraînement, des étapes de gestion des risques, etc., issus du processus d’apprentissage fédéré【32†[25]】.
Cela réduit considérablement la charge de documentation manuelle. En effet, AL360° est livré avec plus de 150 contrôles de conformité préconfigurés et un reporting entièrement automatisé pour des réglementations telles que le RGPD et l’AI Act【33†[26]】【32†[25]】, de sorte que les hôpitaux obtiennent un retour instantané en cas de non-respect d’une exigence.
Tous ces contrôles et décisions liés aux politiques sont consignés dans une piste d’audit immuable. AL360° utilise un registre infalsifiable (basé sur des journaux « append-only ») pour enregistrer chaque action du modèle, chaque accès aux données, chaque décision de consentement et chaque événement de conformité【17†[10]】【34†[27]】. Cela signifie qu’à tout moment, les auditeurs de conformité peuvent examiner un historique complet – par exemple, vérifier que pour chaque cycle d’entraînement, seules des données approuvées ont été utilisées selon la politique de consentement adéquate, et que les sorties du modèle sont restées dans des limites sûres. Dans notre étude de cas, si un régulateur ou un comité d’éthique en France demande une preuve que le modèle de santé mentale du personnel de première ligne respecte le consentement relatif aux données et les règles en matière de biais, l’hôpital peut simplement présenter le registre de conformité d’AL360°.
Chaque contrôle est journalisé – des évaluations de biais des jeux de données jusqu’au statut du chiffrement – produisant une preuve de conformité infalsifiable【17†[10]】. Cette approche par registre non seulement répond aux obligations de tenue de registres du RGPD et de l’AI Act de l’UE, mais les dépasse, en offrant une auditabilité en temps réel【17†[10]】【11†[4]】. À noter que le moteur de conformité d’AL360° est continuellement mis à jour pour inclure de nouvelles lois et normes, de sorte qu’à mesure que les réglementations évoluent (AI Act de l’UE, directives de la FDA, lois sur les données en APAC), son ontologie s’enrichit – maintenant l’IA en conformité « evergreen »【35†[28]】.
Surtout, la conformité est appliquée en temps réel. Si une utilisation prévue du modèle ne respecte pas une règle, AL360° la signalera ou pourra même bloquer le déploiement. Par exemple, si quelqu’un tentait d’utiliser le modèle de prédiction du burn-out dans un but en dehors du consentement initialement convenu (par exemple pour évaluer la performance du personnel), les contrats intelligents de gouvernance du système refuseraient automatiquement la requête【36†[29]】【37†[30]】. Ce contrôle du consentement et des politiques, appliqué de façon automatique, garantit que les règles de gouvernance des données de l’hôpital ne sont jamais contournées【38†[31]】【37†[30]】. En intégrant ce DSL RegLogic, AffectLog fait de la conformité non plus une contrainte, mais une fonctionnalité intégrée – l’hôpital obtient instantanément une conformité vérifiable à l’AI Act de l’UE, au RGPD, à la HIPAA, etc., le tout au sein de son propre environnement informatique【31†[24]】.
Pipeline XAI sensible aux biais (explicabilité fédérée & équité)
Au-delà de la confidentialité et de la conformité légale, AL360° intègre des outils pour garantir que les modèles d’IA sont explicables et équitables, ce qui est vital en santé. La plateforme inclut un pipeline XAI sensible aux biais qui s’exécute en parallèle de l’entraînement et de l’inférence du modèle. Ce pipeline utilise des techniques telles que SHAP fédéré (Shapley Additive Explanations), l’analyse contrefactuelle et la modélisation par graphes causaux afin de fournir des informations transparentes sur le comportement du modèle pour chaque site ainsi qu’à l’échelle globale. Concrètement, cela signifie que chaque fois que le modèle est entraîné ou génère une prédiction, AL360° produit des métadonnées sur l’importance des caractéristiques, les biais potentiels et la logique décisionnelle – le tout sans exposer les données sous-jacentes.
Par exemple, les valeurs SHAP peuvent être calculées localement dans chaque hôpital pour comprendre quels facteurs ont le plus influencé le résultat du modèle (par ex. une faible durée de sommeil et une forte variabilité de la fréquence cardiaque peuvent contribuer fortement à un score élevé de risque de burn-out pour un infirmier). Ces explications locales sont ensuite fédérées en un aperçu agrégé montrant que les principaux prédicteurs du modèle ont un sens clinique et ne sont pas de simples artefacts. Par ailleurs, des explications contrefactuelles sont utilisées pour sonder l’équité du modèle : AL360° peut se demander « La prédiction changerait-elle si cette personne était d’un âge ou d’un genre différent, tous les autres facteurs restant inchangés ? ». Si le modèle se comporte de manière très différente dans des scénarios contrefactuels où seul un attribut sensible change, cela peut révéler un biais. L’analyse causale du système aide à différencier les véritables relations de cause à effet des corrélations, garantissant que le modèle ne capte pas par inadvertance des proxys de caractéristiques protégées. Tous ces résultats XAI sont accessibles via le tableau de bord de conformité d’AL360°, qui fournit des synthèses visuelles de tout biais détecté et indique l’état de « AI Act readiness » du modèle【39†[32]】.
Il est important de noter que ce pipeline est sensible aux biais : il n’explique pas seulement le modèle, il vérifie activement les problèmes d’équité. Durant le développement, AL360° signalera si les performances ou les taux d’erreur du modèle diffèrent significativement entre des sous-groupes (par ex. entre différents hôpitaux ou différentes catégories de personnel). Il journalise également ces constats dans le registre de conformité. L’AI Act de l’UE exige explicitement d’évaluer et d’atténuer les « biais algorithmiques ou risques de discrimination »【16†[9]†medqair.com】, et AL360° fournit les preuves nécessaires de cette diligence directement dans sa solution.
Dans notre cas d’utilisation en santé mentale, les cliniciens et data scientists de l’hôpital peuvent avoir confiance que le modèle ne signale pas injustement, disons, le personnel plus âgé beaucoup plus souvent que le personnel plus jeune sans raison valable – car les tests de biais fédérés de la plateforme détecteraient une telle dérive.
Et lorsque le modèle signale un infirmier comme étant à haut risque, le module d’explicabilité lui associe une interprétation (par exemple : « une baisse du niveau d’activité et des métriques de stress élevées ont été des facteurs déterminants de cette prédiction »)【39†[33]】【39†[32]】. Une telle transparence est inestimable pour l’aide à la décision clinique ; elle permet aux responsables hospitaliers de justifier les interventions guidées par l’IA auprès de leurs équipes, et fait en sorte que les travailleurs de première ligne voient l’IA comme un outil d’assistance et non comme une mystérieuse boîte noire.
Accélérer l’innovation de l’IA en santé en toute sécurité
En déployant AffectLog AL360°, les réseaux hospitaliers privés peuvent transformer la conformité, d’entrave qu’elle était, en avantage concurrentiel. Dans le cas de l’hôpital français, le groupe a pu déployer rapidement une IA de surveillance de la santé mentale pour ses travailleurs de première ligne tout en respectant pleinement les réglementations européennes et locales. Aucune donnée brute n’a quitté l’environnement de l’hôpital pendant le développement ou le déploiement【14†[7]】. Cela a éliminé les longs mois de négociations juridiques habituellement nécessaires pour le partage de données – permettant de lancer le projet d’IA bien plus vite. La garantie de zéro exfiltration de données de la plateforme et l’exécution sur site ont donné à la déléguée à la protection des données (Data Protection Officer, DPO) de l’hôpital l’assurance que les règles du RGPD étaient respectées dès le premier jour【13†[6]】. En effet, lorsque des examinateurs externes d’un comité d’éthique institutionnel ont évalué le projet, l’hôpital a pu présenter l’architecture et les journaux d’AL360° pour démontrer une conformité intégrée aux exigences de confidentialité, de consentement et de transparence dès la conception. Cela a permis d’obtenir une approbation rapide pour lancer le projet pilote, alors qu’une approche conventionnelle aurait pu être retardée par des préoccupations de confidentialité.
Lors de la mise en production, l’hôpital a également bénéficié d’approbations réglementaires et d’audits accélérés. Le DSL RegLogic d’AL360° a automatiquement produit la documentation requise pour le marquage CE du dispositif d’IA selon le MDR, ainsi que les éléments attestant de sa préparation à l’AI Act. Pour chaque cycle d’apprentissage, les preuves – des contrôles de qualité des données aux analyses de biais – ont été compilées de manière ordonnée, rationalisant ainsi le processus d’évaluation de la conformité. En 2025, les régulateurs s’attendent de plus en plus à un tel niveau de diligence ; l’approche de l’hôpital a anticipé les obligations imposées aux systèmes à haut risque par l’AI Act de l’UE (gestion continue des risques, suivi des biais, journalisation détaillée), et ce bien avant l’entrée en application prévue en 2027【10†[35]†medqair.com】【9†[2]†medqair.com】. Un dirigeant a noté : « AL360° nous a offert une auditabilité instantanée – nous disposons d’une trace numérique pour chaque décision prise par l’IA, ce qui correspond exactement à ce que nos régulateurs et comités d’éthique veulent voir »【34†[27]】.
D’un point de vue opérationnel, les résultats ont été tout aussi impressionnants. En fédérant l’apprentissage entre les sites, le groupe hospitalier a obtenu un modèle plus précis et plus généralisable que ce qu’un seul site n’aurait pu entraîner isolément – tout en préservant la confidentialité des données. Le modèle collaboratif, entraîné sur des données régionales diversifiées sans les regrouper, a pu identifier le personnel à risque avec plus de 95 % de précision (se rapprochant des références académiques【8†[1]†papers.ssrn.com】), ce qui a permis aux professionnels de la santé mentale de mener des actions proactives de prévention. Les travailleurs de première ligne ont déclaré avoir davantage confiance dans le système en sachant que leurs données personnelles restaient au sein de l’hôpital et que les recommandations de l’IA s’accompagnaient d’explications qu’ils pouvaient comprendre. Parallèlement, les équipes informatiques et de sécurité ont apprécié qu’il n’y ait pas de nouveau référentiel persistant de données à protéger – les bacs à sable éphémères ne laissent « aucun résidu de données », réduisant fortement la surface d’attaque et le périmètre des obligations de conformité.
Sur le plan financier, la conformité intégrée d’AL360° a vraisemblablement épargné des mois d’efforts de développement et de documentation qui auraient autrement été consacrés à interpréter les réglementations et à bâtir des processus d’audit personnalisés. Elle a également réduit le risque de fuites de données coûteuses ou de sanctions juridiques en garantissant l’application des politiques et le chiffrement à chaque étape【37†[30]】【41†[36]】. L’initiative réussie de surveillance de la santé mentale peut désormais servir de modèle pour d’autres projets d’IA (par ex. diagnostics fédérés en oncologie ou collaborations de découverte de médicaments), car l’hôpital dispose à présent d’un cadre d’IA « fédérée et prête pour la conformité » éprouvé.
Conclusion
Le secteur Santé & Sciences de la vie peut grandement bénéficier de l’IA – mais uniquement si les solutions sont déployées de manière à protéger rigoureusement la confidentialité et à satisfaire à des réglementations complexes. La plateforme AL360° d’AffectLog a été déterminante pour démontrer comment y parvenir en pratique. En orchestrant un apprentissage fédéré au sein des réseaux hospitaliers à l’aide de bacs à sable éphémères et sécurisés, AL360° a garanti qu’aucune donnée de santé sensible ne fuite, tout en permettant un entraînement multi-sites pour obtenir des insights plus riches【14†[37]】【22†[15]】. Son moteur de conformité RegLogic intégré et ses pistes d’audit immuables ont assuré une conformité continue et automatisée à des cadres tels que l’AI Act de l’UE, le RGPD, HIPAA et le MDR, faisant de la conformité un service intégré plutôt qu’une contrainte【18†[11]】【34†[27]】. Et grâce au pipeline XAI sensible aux biais, la plateforme a délivré des modèles d’IA transparents et équitables, en phase avec l’exigence de la communauté médicale pour l’explicabilité et la confiance dans les décisions assistées par l’IA【39†[32]】【40†[34]】.
À l’ère d’une supervision stricte et d’impératifs éthiques, AffectLog AL360° a permis à l’hôpital de notre étude de cas de déployer une solution d’IA à fort impact (surveillance de la santé mentale des soignants en première ligne) plus rapidement et de manière plus sûre que ce qui était précédemment possible. Le résultat : des approbations plus rapides, un risque de fuite de données réduit et zéro exfiltration, exactement comme promis. Des cliniques privées en France jusqu’aux systèmes de santé mondiaux, cette approche fédérée et prête pour la conformité offre un modèle pour innover de manière responsable avec l’IA. Les hôpitaux peuvent désormais exploiter leurs trésors de données – en améliorant les résultats pour les patients et le personnel – sans jamais compromettre la confidentialité ni la conformité. AffectLog AL360° a prouvé que l’on peut avoir le meilleur des deux mondes : une IA de santé à la pointe de la technologie, déployée au sein d’une forteresse de confidentialité et de gouvernance【19†[12]】【31†[24]】.
Références
[1] Development of a Data-Driven Digital Phenotype Profile of Distress Experience of Healthcare Workers During COVID-19 Pandemic by Binh Nguyen, Andrei Torres, Caroline Espinola, Walter Sim, D Kenny, Douglas M Campbell, Wendy Y. W. Lou, Bill Kapralos, Lindsay Beavers, Elizabeth Peter, Adam Dubrowski, Sridhar Krishnan, Venkat Bhat :: SSRN
[2] [3] [8] [9] [35] EU AI Act Raises New Compliance Hurdles for Medical Devices
[4] [13] [16] [19] [20] [22] [29] [30] Federated Learning within the Hospital Network: How AffectLog sets a New Standard in Secure Data Aggregation for the Mental Health Monitoring of the Frontline Health workers – AffectLog
[5] [15] [31] [32] [33] [34] AffectLog AL360° – Technical Solution Architecture – AffectLog
[6] [7] [10] [11] [12] [14] [18] [23] [24] [25] [26] [27] [36] [37] [38] AffectLog – Federated AI Compliance
[17] Federated Learning: 5 Use Cases & Real Life Examples [’25]
[21] [28] Use Cases – AffectLog