Entraînez entre hôpitaux. Les données ne quittent jamais l’établissement.
Atteignez une précision de niveau diagnostic sur les données de chaque site partenaire — sans le moindre accord de partage de PHI brutes. Des mois d’examen juridique se réduisent à quelques semaines, et vos modèles s’étendent d’un établissement à l’autre aussi vite que vous signez un pilote.
L’entraînement s’exécute dans chaque établissement — les données patients ne franchissent jamais le périmètre de l’entité couverte.
Un entraînement multi-sites sans un seul accord de partage de données PHI — des mois d’examen juridique réduits à quelques semaines.
Chaque version de modèle porte une traçabilité attestée, de la préparation des données à la validation, par défaut.
Un modèle entraîné sur l’ensemble des sites partenaires, preuves de soumission comprises, dès le premier cycle d’engagement.
Les données restent. Seule la preuve circule.
Déployer sur chaque site
L’entraînement démarre à l’intérieur de chaque établissement participant — le modèle vient aux données, les dossiers patients ne bougent jamais.
Entraîner en parallèle
Chaque site entraîne localement et ne contribue que des mises à jour de modèle prouvées, agrégées de sorte qu’aucune contribution isolée ne puisse être lue.
Attester chaque étape
De la préparation des données à la validation, chaque étape consigne automatiquement une traçabilité signée — vos preuves de soumission se constituent au fil de l’exécution.
Livrer avec la preuve
Déployez un modèle entraîné sur les données de tous les sites, et remettez aux examinateurs des preuves vérifiables plutôt que des assurances.
Imagerie médicale multi-hôpitaux
Entraînez sur une diversité de scanners et de populations qu’aucun hôpital ne possède seul — en réduisant les biais de modèle qui condamnent les outils de radiologie et de pathologie en conditions réelles.
Alerte précoce sur le dossier patient
Des modèles de sepsis et de détérioration qui généralisent à la population de chaque système de santé, pas seulement à celle qui les a vus naître.
NLP clinique
Transformez des millions de notes non structurées en signal structuré — extraction d’entités et détection d’interactions médicamenteuses à une échelle qu’aucun site n’atteindrait seul.
Ce que voit l’auditeur est ce que la plateforme a prouvé.
Les PHI ne quittent jamais l’entité couverte. L’entraînement se fait sur place ; seules des mises à jour de modèle prouvées par cryptographie circulent.
Chaque version de modèle porte une traçabilité attestée, de la préparation des données à la validation — des preuves prêtes pour la soumission préalable.
Prouvez que les données d’un patient ont été retirées du modèle, pas seulement de la base. Le désapprentissage, vérifiable.
Des connecteurs natifs avec scan des PII à l’ingestion — une préparation de données propre, attestée.
À l’intérieur du périmètre de l’hôpital.
CID s’exécute dans les propres comptes cloud de l’hôpital. Les données patients ne touchent jamais l’infrastructure de STEAV — le plan de contrôle opère à l’intérieur de votre périmètre.
Une isolation réseau absolue. Les PHI restent en permanence derrière le pare-feu de l’entité couverte.
Une gouvernance complète via la tenance cloud du système de santé — avec les connecteurs natifs Epic FHIR et HL7.
Les auditeurs reçoivent des preuves, pas des affirmations.
Cessez d’assembler des argumentaires de conformité pour les examinateurs HIPAA et FDA. STEAV produit des preuves immuables et vérifiables de chaque exécution d’entraînement, en temps réel — les preuves de soumission comme sous-produit de la construction.
Première exécution de pipeline en 4 à 6 semaines. Première fédération en production en 8 à 12.
Nous cartographions un workflow clinique et montons un environnement dans votre cloud.
Un enregistrement d’entraînement signé, à remettre tel quel à un auditeur.
Un entraînement multi-sites en direct qui produit des preuves à chaque exécution.