Entrene entre hospitales. Los datos nunca salen de la institución.
Alcance precisión de grado diagnóstico con datos de todos los centros asociados — sin un solo acuerdo de intercambio de PHI en bruto. Meses de revisión legal se reducen a semanas, y sus modelos escalan entre instituciones tan rápido como usted pueda firmar un piloto.
El entrenamiento se ejecuta dentro de cada institución — los datos de pacientes nunca cruzan el perímetro de la entidad cubierta.
Entrenamiento entre centros sin un solo acuerdo de intercambio de PHI — meses de revisión legal se reducen a semanas.
Cada versión del modelo lleva linaje con atestación, de la preparación de datos a la validación, por defecto.
Un modelo entrenado entre centros asociados, con evidencia para presentación regulatoria, en el primer ciclo de trabajo.
Los datos se quedan. Solo la prueba viaja.
Despliegue en cada centro
El entrenamiento se levanta dentro de cada institución participante — el modelo va hacia los datos, de modo que los historiales de pacientes nunca se mueven.
Entrene en paralelo
Cada centro entrena localmente y aporta solo actualizaciones de modelo demostradas, agregadas de forma que ninguna contribución individual pueda leerse.
Atestación en cada etapa
De la preparación de datos a la validación, cada paso registra linaje firmado automáticamente — su evidencia de presentación se construye mientras avanza la ejecución.
Entregue con prueba
Despliegue un modelo entrenado con los datos de todos los centros y entregue a los revisores evidencia verificable en lugar de garantías de palabra.
Imagenología médica multihospital
Entrene con la diversidad de escáneres y demografías que ningún hospital posee por sí solo — reduciendo el sesgo de modelo que hunde las herramientas de radiología y patología en el mundo real.
Alerta temprana sobre historias clínicas (EHR)
Modelos de sepsis y deterioro que generalizan a la población de todos los sistemas de salud, no solo a la del que los construyó.
NLP clínico
Convierta millones de notas no estructuradas en señal estructurada — extracción de entidades y detección de interacciones farmacológicas a una escala que un solo centro jamás alcanzaría.
Lo que ve el auditor es lo que la plataforma demostró.
La PHI nunca sale de la entidad cubierta. El entrenamiento ocurre en el sitio; solo se mueven actualizaciones de modelo demostradas criptográficamente.
Cada versión del modelo lleva linaje con atestación de la preparación de datos a la validación — evidencia lista para la presentación previa a la comercialización.
Demuestre que los datos de un paciente se eliminaron del modelo, no solo de la base de datos. Desaprendizaje verificable.
Conectores nativos con escaneo de PII en la ingesta — preparación de datos limpia, con atestación.
Dentro del perímetro del hospital.
CID se ejecuta dentro de las propias cuentas de nube del hospital. Los datos de pacientes nunca tocan la infraestructura de STEAV — el plano de control opera dentro de su perímetro.
Aislamiento de red absoluto. La PHI permanece en todo momento dentro del cortafuegos de la entidad cubierta.
Gobernanza completa mediante la propia tenencia de nube del sistema de salud — con conectores nativos para Epic FHIR y HL7.
Los auditores reciben evidencia, no afirmaciones.
Deje de armar narrativas de cumplimiento para los revisores de HIPAA y la FDA. STEAV produce pruebas inmutables y verificables de cada ejecución de entrenamiento en tiempo real — evidencia de presentación como subproducto de construir.
Primera ejecución del pipeline en 4–6 semanas. Primera federación en producción en 8–12.
Mapeamos un flujo clínico y levantamos un entorno en su nube.
Un registro de entrenamiento firmado que puede entregar directamente a un auditor.
Entrenamiento multicentro en vivo produciendo evidencia en cada ejecución.