Trainieren Sie über Kliniken hinweg. Die Daten verlassen die Einrichtung nie.
Erreichen Sie diagnosetaugliche Genauigkeit auf den Daten aller Partnerstandorte — ohne eine einzige Vereinbarung zum Austausch von Roh-PHI. Monate juristischer Prüfung schrumpfen auf Wochen, und Ihre Modelle skalieren so schnell über Einrichtungen, wie Sie Pilotprojekte unterschreiben können.
Trainiert wird in jeder Einrichtung vor Ort — Patientendaten überqueren den Perimeter der Einrichtung nie.
Standortübergreifendes Training ohne eine einzige PHI-Austauschvereinbarung — aus Monaten Rechtsprüfung werden Wochen.
Jede Modellversion trägt attestierte Herkunft von der Datenaufbereitung bis zur Validierung — standardmäßig.
Ein über Partnerstandorte trainiertes Modell samt Einreichungsnachweisen — im ersten Projektzyklus.
Die Daten bleiben. Nur Modell-Updates bewegen sich.
An jedem Standort ausrollen
Das Training startet in jeder teilnehmenden Einrichtung — das Modell kommt zu den Daten, Patientenakten bewegen sich nie.
Parallel trainieren
Jeder Standort trainiert lokal und liefert nur Modell-Updates, so aggregiert, dass kein einzelner Beitrag lesbar ist.
Jede Stufe attestieren
Von der Datenaufbereitung bis zur Validierung protokolliert jeder Schritt automatisch signierte Herkunft — Ihre Einreichungsnachweise entstehen, während der Lauf läuft.
Mit Aufzeichnung ausliefern
Das auf den Daten aller Standorte trainierte Modell geht mit der Aufzeichnung seiner Entstehung in Betrieb, bereit für Gutachter statt bloßer Zusicherungen.
Klinikübergreifende medizinische Bildgebung
Trainieren Sie auf einer Scanner- und Demografie-Vielfalt, die keine einzelne Klinik besitzt — gegen den Modell-Bias, an dem Radiologie- und Pathologie-Tools in der Praxis scheitern.
Frühwarnsysteme auf EHR-Daten
Sepsis- und Verschlechterungsmodelle, die über die Population jedes Gesundheitssystems generalisieren — nicht nur über die, in der sie entstanden sind.
Klinisches NLP
Aus Millionen unstrukturierter Notizen wird strukturiertes Signal — Entitätsextraktion und Wechselwirkungserkennung in einer Größenordnung, die ein einzelner Standort nie erreicht.
Was der Auditor sieht, hat die Plattform aufgezeichnet.
Keine Plattform kann eine Covered Entity HIPAA-konform machen — BAAs, Zugriffskontrollen und Risikoanalyse bleiben bei Ihnen. CID nimmt Ihnen den schwersten Teil ab: weil PHI Ihre Umgebung nie verlässt, ist das Training keine Offenlegung mehr, die Sie begründen müssen.
PHI verlässt die Einrichtung nie. Trainiert wird vor Ort; nur signierte Modell-Updates bewegen sich.
Jede Modellversion trägt attestierte Herkunft von der Datenaufbereitung bis zur Validierung — Nachweise, bereit für die Premarket-Einreichung.
Entfernen Sie die Daten eines Patienten aus dem Modell, nicht nur aus der Datenbank, und behalten Sie die Aufzeichnung, dass es geschehen ist.
Native Konnektoren mit PII-Scan bei der Aufnahme — saubere, attestierte Datenaufbereitung.
Innerhalb des Klinikperimeters.
CID läuft in den eigenen Cloud-Accounts der Klinik. Patientendaten berühren die Infrastruktur von STEAV nie — die Control Plane arbeitet innerhalb Ihres Perimeters.
Absolute Netzwerkisolation. PHI bleibt jederzeit hinter der Firewall der Einrichtung.
Volle Governance über die eigene Cloud-Tenancy des Gesundheitssystems — mit nativen Epic FHIR- und HL7-Konnektoren.
Prüfer bekommen Nachweise, keine Behauptungen.
Schluss mit mühsam zusammengestellten Nachweisberichten für HIPAA- und FDA-Prüfer. STEAV zeichnet jeden Trainingslauf auf, während er läuft, sodass Einreichungsnachweise nebenbei beim Bauen entstehen.
Erster Pipeline-Lauf in 4–6 Wochen. Erste Produktiv-Föderation in 8–12.
Wir kartieren einen klinischen Workflow und stellen eine Umgebung in Ihrer Cloud bereit.
Ein signierter Trainingsnachweis, den Sie direkt einem Auditor übergeben können.
Live-Training über Standorte hinweg — mit Nachweisen bei jedem Lauf.