I
Le cerveau
Plateforme IA-native.
Apprentissage fédéré, modèles cliniques, données souveraines. Le socle commun aux trois autres piliers.
Architecture
Trois couches, de la gouvernance à l’action.
Action
Agents IA, drones et robots exécutent au contact du praticien et du patient.
Intelligence collaborative
Apprentissage fédéré, synchronisation des connaissances cliniques, dispositifs anti-biais.
Gouvernance & confiance
Preuves à divulgation nulle (ZKP), consentement on-ledger, conformité automatisée RGPD / IA Act.
Les modèles apprennent sans jamais déplacer les données patients.
Workspace agentique
Un workspace agentique souverain.
MedicalCity unifie la donnée patient (FHIR), produit de l’analytique clinique et construit des agents IA gouvernés — avec la conformité HDS, AI Act et EHDS by design. Pour la santé et l’autonomie.
MDM agentique BAYON
Le référentiel de vérité de la plateforme : données et règles maîtres unifiées, arbitrage probabiliste des cas ambigus, chaque décision tracée et auditable.
Registre de compétences + registre d’agents
Chaque agent est déclaré — identité, version, actions autorisées — et chaque compétence validée en production est capitalisée. Une gouvernance audit-grade.
Compliance documentaire
Vérification et mise en conformité continues des dossiers et pièces réglementaires, sous supervision humaine.
Surveillance risque patient
Signaux faibles agrégés en continu sur la donnée FHIR ; le clinicien est alerté — jamais de décision autonome.
Cadrage dossiers
Instruction et pré-qualification des dossiers (APA, MDPH, admissions) : complétude, pièces, orientation.
Intégration DPI multi-tenant
Des dossiers patients informatisés hétérogènes connectés sur un socle FHIR mutualisé, cloisonné par établissement.
Apprentissage fédéré
La donnée patient ne voyage plus.
Plutôt que centraliser les dossiers, MedicalCity envoie le modèle vers la donnée. Chaque institution entraîne localement ; seuls les apprentissages — jamais les données brutes — sont synchronisés.
Le modèle est distribué à chaque établissement.
L’entraînement a lieu localement, sur des données qui ne sortent jamais.
Seuls les gradients agrégés et anonymisés reviennent enrichir le modèle global.
Souveraineté des données
Conçue pour la confiance, par défaut.
Hébergement France
Données de santé hébergées en France, sur infrastructure HDS-ready.
Chiffrement de bout en bout
Chiffrement au repos et en transit ; clés gérées en souveraineté.
RGPD by design
Minimisation, consentement traçable, droit à l’effacement intégrés à la plateforme.
Conformité IA Act
Classification des risques, journaux d’audit et evals médicales documentées.
Roadmap technique
Du whitepaper à la production.
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Whitepaper v2.0
Socle actuel
Architecture 3 couches, apprentissage fédéré, modèle de gouvernance on-ledger spécifiés.
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2027 — v3.0
Industrialisation
Federated learning en production multi-institutions, standards interopérables validés cliniquement.
PDF téléchargeable derrière email gate.