Fiabilité,
par conception.
Réglementations des dispositifs médicaux, lois sur la protection des données et cadres éthiques IA — nous intégrons la conformité dès le départ.
Feuille de route conformité.
Logiciel de dispositif médical
Processus de cycle de vie. Les processus de développement logiciel de NeuroFlow sont structurés conformément à cette norme.
Système de gestion de la qualité
Exigences du système de gestion de la qualité pour les fabricants de dispositifs médicaux. Documentation et traçabilité.
Règlement européen sur les dispositifs médicaux
Feuille de route du marquage CE pour l'accès au marché européen. Demande prévue en tant que dispositif médical de classe IIa.
EU AI Act
Classification en tant que système d'IA à haut risque. Exigences de transparence, d'explicabilité et de surveillance humaine.
Protection des données
Protection des données de santé personnelles. Grâce à l'architecture edge computing, les données EEG brutes ne quittent jamais l'appareil.
privacy by design →Électricité et sécurité
Exigences fondamentales de sécurité et de performance pour les appareils médicaux électriques.
Protection de la propriété intellectuelle.
Système BCI Edge Computing
Méthode de traitement et de classification des signaux EEG en temps réel sur appareil edge. Architecture indépendante du cloud.
Algorithme d'apprentissage adaptatif
Approche d'apprentissage automatique avec calibration spécifique à l'utilisateur et amélioration de la précision au fil du temps.
Système de communication BCI multilingue
Méthode de génération de texte multilingue dans l'interface cerveau-ordinateur avec analyse morphologique turque.
Feuille de route de certification CE
Processus de marquage CE en tant que dispositif médical de classe IIa prévu pour Q3-Q4 2025.
Nous développons la technologie dans des limites éthiques.
Consentement éclairé
Tous les utilisateurs et participants aux tests sont clairement informés des processus de collecte de données.
Minimisation des données
Seules les données minimales nécessaires sont collectées. Les signaux EEG bruts ne quittent jamais l'appareil, seuls les résultats traités sont stockés.
IA explicable
Des métriques d'explicabilité sont utilisées pour garantir la transparence des décisions du modèle. Les utilisateurs peuvent comprendre le fonctionnement du système.
Surveillance humaine
Le système fonctionne toujours sous la surveillance d'experts humains en contexte clinique. La prise de décision médicale autonome n'est pas visée.
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