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 Beweise 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 belegte 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 Beweis ausliefern
Deployen Sie ein Modell, das auf den Daten aller Standorte trainiert wurde — und geben Sie Gutachtern verifizierbare Nachweise statt 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 bewiesen.
PHI verlässt die Einrichtung nie. Trainiert wird vor Ort; nur kryptografisch belegte Modell-Updates bewegen sich.
Jede Modellversion trägt attestierte Herkunft von der Datenaufbereitung bis zur Validierung — Nachweise, bereit für die Premarket-Einreichung.
Beweisen Sie, dass die Daten eines Patienten aus dem Modell entfernt wurden — nicht nur aus der Datenbank. Verifizierbares Unlearning.
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 zusammengestellten Compliance-Narrativen für HIPAA- und FDA-Prüfer. STEAV erzeugt unveränderliche, verifizierbare Beweise jedes Trainingslaufs in Echtzeit — Einreichungsnachweise als Nebenprodukt des Bauens.
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.