Magsanay sa maraming ospital. Hindi umaalis ang data sa institusyon.
Abutin ang diagnostic-grade na katumpakan gamit ang data mula sa bawat partner site — nang walang kahit isang kasunduan sa pagbabahagi ng raw PHI. Ang ilang buwan ng legal na pagsusuri ay nagiging ilang linggo na lamang, at lumalawak ang inyong mga model sa mga institusyon nang kasimbilis ng pagpirma ninyo ng pilot.
Tumatakbo ang training sa loob ng bawat institusyon — hindi kailanman tumatawid ang data ng pasyente sa perimeter ng covered entity.
Cross-site na training nang walang kahit isang kasunduan sa pagbabahagi ng PHI data — ang ilang buwan ng legal na pagsusuri ay nagiging ilang linggo na lamang.
Bawat bersyon ng model ay may attested na lineage mula data prep hanggang validation, bilang default.
Isang model na sinanay sa mga partner site, may kasamang submission evidence, sa loob ng unang engagement cycle.
Nananatili ang data. Patunay lamang ang gumagalaw.
I-deploy sa bawat site
Umaandar ang training sa loob ng bawat kalahok na institusyon — ang model ang lumalapit sa data, kaya hindi kailanman gumagalaw ang mga record ng pasyente.
Sabay-sabay na training
Lokal na nagsasanay ang bawat site at nag-aambag lamang ng mga napatunayang update ng model, na pinagsasama-sama upang walang iisang kontribusyong mababasa.
I-attest ang bawat stage
Mula data prep hanggang validation, awtomatikong naitatala ng bawat hakbang ang nilagdaang lineage — nabubuo ang inyong submission evidence habang umuusad ang run.
Ilunsad nang may patunay
Mag-deploy ng model na sinanay sa data ng bawat site, at iabot sa mga reviewer ang napapatunayang ebidensiya sa halip na mga pangako.
Multi-hospital na medical imaging
Magsanay sa dibersidad ng scanner at demograpiya na walang iisang ospital ang nagmamay-ari — binabawasan ang bias ng model na nagpapabagsak sa mga radiology at pathology tool sa totoong mundo.
Mga early-warning system sa EHR
Mga model sa sepsis at paglala ng kondisyon na tumatalab sa populasyon ng bawat health system, hindi lamang sa pinagbuuan nito.
Clinical NLP
Gawing estrukturadong signal ang milyun-milyong unstructured na tala — entity extraction at pagtuklas ng drug interaction sa scale na hindi kayang abutin ng iisang site.
Ang nakikita ng auditor ay ang mismong napatunayan ng platform.
Hindi kailanman umaalis ang PHI sa covered entity. Nangyayari ang training sa mismong kinalalagyan; tanging mga update ng model na patunayan ng cryptography ang gumagalaw.
Bawat bersyon ng model ay may attested na lineage mula data prep hanggang validation — ebidensiyang handa para sa premarket submission.
Patunayang inalis ang data ng pasyente mula sa model, hindi lamang sa database. Napapatunayang unlearning.
Mga native na connector na may PII scanning sa mismong ingestion — malinis na data prep, na may attestation.
Sa loob ng perimeter ng ospital.
Tumatakbo ang CID sa loob ng sariling mga cloud account ng ospital. Hindi kailanman dumadapo ang data ng pasyente sa infrastructure ng STEAV — ang control plane ay gumagana sa loob ng inyong perimeter.
Ganap na network isolation. Nananatili ang PHI sa loob ng firewall ng covered entity sa lahat ng oras.
Buong pamamahala sa pamamagitan ng sariling cloud tenancy ng health system — may mga native na Epic FHIR at HL7 connector.
Ebidensiya ang natatanggap ng mga auditor, hindi mga pahayag lamang.
Itigil na ang pagbubuo ng mga compliance narrative para sa mga reviewer ng HIPAA at FDA. Gumagawa ang STEAV ng immutable at napapatunayang patunay ng bawat training run sa real time — submission evidence bilang likas na bunga ng pagbuo.
Unang pipeline run sa loob ng 4–6 na linggo. Unang production federation sa 8–12.
Imamapa namin ang isang clinical workflow at magtatayo ng environment sa inyong cloud.
Isang nilagdaang training record na direkta ninyong maiaabot sa auditor.
Live na cross-site na training na gumagawa ng ebidensiya sa bawat run.