Intheris Health AG | Nodae-Ökosystem

Daten bleiben lokal,
Wissen wird mobil.

Intheris Health unterstützt Gesundheitseinrichtungen dabei, klinische Daten in messbaren Nutzen für Betrieb und Forschung zu transformieren – ohne Export patientenbezogener Datensätze.

Nodae entdecken
Federated Research Network

Studien schneller lancieren.
Kontrolle lokal behalten.

Führen Sie standortübergreifende Real-World Evidence (RWE) Programme in einem gesteuerten Netzwerk durch, bei dem jede Institution die lokale Datenhoheit behält.

Architektur ansehen
Trust-by-Design für Dateninhaber

Vertrauen zuerst.
Kein Transfer von Rohdaten

Jeder Standort autorisiert individuell alle Zugriffe und Freigaben. Ergebnisse bleiben datenschutzkonform, nachvollziehbar und audit-ready.

Unsere Compliance
Nodae Platform Icon
Die Technische Plattform

Nodae

Ein klares Betriebsmodell für Spitäler und Life-Science-Partner: Daten bleiben in jeder Institution, Studien werden zentral koordiniert und nur freigegebene aggregierte Ergebnisse werden geteilt.

Module 01

Root: Lokales Ökosystem

Für Spitäler und Dateninhaber

Root ermöglicht Datenkuratierung und die deterministische Rekonstruktion von Patient Journeys. Es unterstützt Echtzeitanalysen klinischer und finanzieller Daten und erlaubt die Teilnahme an Studien bei voller lokaler Kontrolle. Die Plattform wird je nach Nachrichtenvolumen und Standortgrösse in den Hardware-Tiers S, M oder L betrieben.

Data Ingestion
Auto-curation
Benchmarking
S / M / L Tiers
Module 02

Hub: Globale Orchestrierung

Für Sponsoren, Pharma und Forschungsnetzwerke

Hub orchestriert multizentrische Studien aus einer zentralen, sponsororientierten Arbeitsoberfläche. Es verteilt die freigegebene Studienlogik an jedes teilnehmende Spital, überwacht die Ausführung und kombiniert nur die aggregierten Resultate, die jede Institution zur Weitergabe freigibt. Patientennahe Daten verlassen den lokalen Standort nie.

Federated Learning
Federated Analytics
Multizentrische Studien
Studienvorlagen
Module 03

Signals: Real-Time-Manager

Für Betrieb, Qualität und Pfad-Monitoring

Signals ist die Echtzeit-Monitoring-Schicht von Nodae. Es macht operative und finanzielle Signale, Pfadabweichungen und Live-Monitoring-Indikatoren sichtbar, damit Spitäler Reibungen früh erkennen und netzwerkweite Muster überprüfen können. Ausschliesslich für Forschung und operative Unterstützung bestimmt; kein Medizinprodukt.

Real-time Insight
Operative Signale
Live-Kohorten-Tracking
Forschungs-Insights
Module 04

MimesIS·lab: Synthetische Datenströme

Für Validierung, Tests und Pre-Production-Härtung

MimesIS·lab ist die Validierungs- und Simulationsumgebung rund um Nodae. Es erzeugt realistische synthetische Krankenhausaktivität über klinische, administrative und finanzielle Workflows hinweg und sendet FHIR-, HL7-, DICOM- und dateibasierte Signale. Teams nutzen es, um Algorithmen unter Last zu testen, Integrationen zu validieren und Rollouts zu erproben, ohne reale Patientendaten zu berühren.

Synthetic Real-World Data (RWD)
Stresstests
Interoperability Testing
Bias-Injektion
Warum Intheris Health

Eine Local-first-Plattform, die zu einem Forschungsnetzwerk wächst.

Spitäler installieren Root nicht nur, um an Studien teilzunehmen. Root bietet lokal nutzbare Cockpits für Datenqualität, Patientenpfade, Codierungsunterstützung, Finanzen und Betrieb, Quellenmonitoring, Audit und Datenbereitschaft. Die Einführung stiftet Wert, bevor ein Forschungsprogramm startet.

Sobald Roots installiert sind, verwandelt Hub sie in ein gesteuertes Forschungsnetzwerk. Sponsoren können Studien entwerfen, Standorte einladen, Statistiken oder Modelle lokal ausführen und aggregierte Ergebnisse erhalten, ohne Patientendaten zu zentralisieren.

Intheris Health ist Infrastrukturpartner, kein KIS-Anbieter und kein Dateneigentümer. Diese neutrale Position erleichtert die Abstimmung zwischen Spitälern, Sponsoren und öffentlichen Akteuren über gemeinsame Regeln, transparente Ausführung und auditierbare Ergebnisse.

Dieselbe Arbeit, die lokale Abläufe verbessert, macht einen Standort studienbereit: bereinigte Daten, Terminologieprüfung, Quellenmonitoring, Abdeckung von Einschlusskriterien, Provenienz und Audit-Trails. Root macht Forschungsteilnahme zur Folge besserer lokaler Infrastruktur.

Die Plattform unterstützt länderspezifische Bereitstellung, lokale Governance und durch Leistungserbringer kontrollierte Berechtigungen. Schweizer und europäische Einrichtungen können standortübergreifend zusammenarbeiten, während Datenkontrolle, Compliance und Ausführung lokal verankert bleiben.

Jeder neue Root erhöht den lokalen Nutzen für die Einrichtung und erweitert das adressierbare Forschungsnetzwerk. Daraus entsteht ein praktischer Adoptionspfad: Spitäler erhalten operative Werkzeuge, Sponsoren erhalten gesteuerten Zugang, und die Plattform gewinnt mit jedem Standort an Wert.

Nodae ist für schlanke, reproduzierbare Deployments ausgelegt: containerisierte Dienste, lokale Schlüssel, Auditierbarkeit und durch Leistungserbringer kontrolliertes Vertrauen. Das Betriebsmodell wird durch ein dokumentiertes IP-Portfolio gestützt: neun Patentfamilien rund um Nodae und MimesIS·lab, derzeit im Einreichungs- und Counsel-Review-Prozess.

Zwei Prioritäten
Skalierbare RWE-Architektur und praktischer Zugang zu Real-World Data (RWD)

Intheris Health bietet die lokale Infrastruktur, die Spitäler sofort nutzen können, und die föderierte Architektur, die Sponsoren für gesteuerte RWE-Programme im grossen Massstab benötigen. Nur für Forschung und operative Unterstützung; kein Medizinprodukt.

Lassen Sie es uns gemeinsam umsetzen
Für wen wir arbeiten

Warum sich führende Akteure für Intheris Health entscheiden.

Spitäler & Labore

Optimieren Sie lokale Abläufe und partizipieren Sie an gesponserter Forschung — unabhängig von Ihrer Grösse —, während die rechtliche und technische Datenhoheit vollständig bei Ihnen verbleibt.

  • Data Sovereignty Patientendaten verbleiben auf Ihrer Infrastruktur und unter Ihrer Governance.
  • Audit-ready by default Integrierte Rückverfolgbarkeit und rollenbasierte Zugriffe vereinfachen Compliance und Prüfungen.
  • Forschungsbasierte Einnahmen Nehmen Sie an gesponserten Programmen teil, ohne rohe Patientendaten offenlegen zu müssen.
  • Interoperability Spezialisierte Interoperabilität reduziert Reibungsverluste zwischen Systemen und Teams.

Pharma & MedTech

Führen Sie föderierte Real-World-Evidence-(RWE)-Programme über eine gesteuerte Gruppe von Institutionen durch — von grossen Universitätskliniken bis zu kleineren Regionalspitälern — und arbeiten Sie mit verifizierbaren, an der Quelle erzeugten Ergebnissen, ohne identifizierbare Patientendaten zwischen Standorten zu bewegen.

  • Schneller Studienstart Gehen Sie mit minimalem operativem Aufwand vom Protokoll zur standortübergreifenden Umsetzung.
  • Verifiable Evidence Arbeiten Sie mit auditierbaren Ergebnissen, die direkt in den Quellinstitutionen entstehen.
  • Standorte jeder Grösse Binden Sie grosse wie kleinere Spitäler über ein gesteuertes Modell ein — jeder Standort behält die volle technische und rechtliche Kontrolle über seine Daten.
  • Regulatorische Sicherheit Governance, Auditierbarkeit und Datenschutz sind von Anfang an systemimmanent.

Öffentliches Gesundheitswesen & Forschung

Führen Sie institutionsübergreifende Analysen mit Privacy Preservation Methoden für Epidemiologie und translationale Forschung durch.

  • Schnellerer Datenzugang Standardisierte Workflows verkürzen die Abstimmungszeiten zwischen Institutionen.
  • Rechtliche Klarheit Der Verzicht auf Rohdatenaustausch vereinfacht rechtliche Genehmigungsverfahren deutlich.
  • Signale in Echtzeitnähe Suivez les tendances épidémiologischen mit vergleichbaren und aktuellen Indikatoren.
  • Reproducible Analytics Nutzen Sie Methoden, die sicherstellen, dass Analysen robust, transparent und wiederholbar sind.
"Patientendaten versiegelt halten. Evidenz im Netzwerkmassstab freisetzen."

Enable · Federate · Discover

VERTRAUEN & GOVERNANCE

Intheris Health AG agiert als neutraler Infrastrukturpartner und beansprucht kein Eigentum an Patientendaten. Die Daten verbleiben physisch in der jeweiligen Institution. Die Plattform ist auf klare Governance, lückenlose Audit trails und Compliance mit dem schweizerischen nDSG und der DSGVO ausgelegt.

  • ✓ Kein direkter Zugriff auf Patientendaten: Nur Modellparameter und aggregierte Kennzahlen verlassen das Spital.
  • ✓ Lokale Kontrolle: Die Datenverarbeitung erfolgt in der eigenen Infrastruktur des Spitals unter dessen Hoheit.
  • ✓ Nachträglicher Nachweis: Manipulationssichere Audit-Trails belegen die Rechtmässigkeit aller Verarbeitungsschritte.
  • ✓ Ländersouveränität: Der Netzwerkdienst kann lokal betrieben werden, um nationale Souveränitätsvorgaben zu erfüllen.
  • ✓ Lokale Benutzerverwaltung: Zugangsdaten des Personals verbleiben ausschliesslich in der Spitalinfrastruktur.
Souveränes Cloud hosting

Auf bewährter Wissenschaft aufgebaut,

Inter
Konnektivität
thera
Gesundheit
IS
Informationssysteme

Unsere Plattform basiert auf etablierter Forschung zu Federated Learning, Federated Analytics und datenschutzfreundlichem medizinischem Data Mining:

Ramage, D. & Mazzocchi, S. (2020). "Federated Analytics: Collaborative Data Science without Data Collection."

Google AI Blog

De Moor, G. et al. (2015). "Using Electronic Health Records for Clinical Research: The Case of the EHR4CR Project."

Journal of Biomedical Informatics

Yoo, I. et al. (2012). "Data Mining in Healthcare and Biomedicine: A Survey of the Literature."

Journal of Medical Systems

McMahan, B. et al. (2017). "Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data."

Proceedings of AISTATS 2017

Dwork, C. & Roth, A. (2014). "The Algorithmic Foundations of Differential Privacy."

Foundations and Trends in Theoretical Computer Science

Sweeney, L. (2002). "k-Anonymity: A Model for Protecting Privacy."

International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems

Das Team

Dr. Frédéric Schoenahl, PhD

Dr. Frédéric Schoenahl, PhD

Gründer & CEO

Dr. med. Olivier Rager

Dr. med. Olivier Rager

Mitglied des Beirats, Arzt

Dr. med. Lars Leidolt

Dr. med. Lars Leidolt

Mitglied des Beirats, Arzt