ट्रेनिंग अस्पतालों के आर-पार। डेटा संस्थान से बाहर कभी नहीं।
हर पार्टनर साइट के डेटा पर डायग्नोस्टिक-ग्रेड सटीकता पाएँ — एक भी रॉ-PHI शेयरिंग समझौते के बिना। महीनों की कानूनी समीक्षा हफ़्तों में सिमट जाती है, और आपके मॉडल संस्थानों के आर-पार उतनी तेज़ी से स्केल करते हैं, जितनी तेज़ी से आप पायलट साइन कर सकें।
ट्रेनिंग हर संस्थान के भीतर चलती है — मरीज़ों का डेटा कवर्ड एंटिटी की परिधि कभी पार नहीं करता।
एक भी PHI डेटा-शेयरिंग समझौते के बिना क्रॉस-साइट ट्रेनिंग — महीनों की कानूनी समीक्षा हफ़्तों में सिमट जाती है।
हर मॉडल वर्ज़न, डेटा तैयारी से वैलिडेशन तक, डिफ़ॉल्ट रूप से अटेस्टेड लीनिएज साथ रखता है।
पहले ही एंगेजमेंट साइकल में पार्टनर साइटों पर ट्रेन हुआ मॉडल, सबमिशन प्रमाण सहित।
डेटा वहीं रहता है। सिर्फ़ मॉडल अपडेट आगे बढ़ते हैं।
हर साइट पर डिप्लॉय
हर भागीदार संस्थान के भीतर ट्रेनिंग शुरू होती है — मॉडल डेटा के पास आता है, इसलिए मरीज़ों के रिकॉर्ड कभी नहीं हिलते।
समानांतर ट्रेनिंग
हर साइट लोकल स्तर पर ट्रेन करती है और सिर्फ़ मॉडल अपडेट भेजती है, इस तरह एग्रीगेट किए हुए कि कोई एक योगदान पढ़ा न जा सके।
हर स्टेज का अटेस्टेशन
डेटा तैयारी से वैलिडेशन तक, हर कदम अपने-आप हस्ताक्षरित लीनिएज दर्ज करता है — रन के आगे बढ़ने के साथ आपका सबमिशन प्रमाण बनता जाता है।
रिकॉर्ड के साथ डिप्लॉय
हर साइट के डेटा पर ट्रेन हुआ मॉडल अपने बनने के रिकॉर्ड के साथ लाइव होता है, और समीक्षकों के लिए आश्वासन नहीं, रिकॉर्ड तैयार रहता है।
मल्टी-हॉस्पिटल मेडिकल इमेजिंग
उस स्कैनर और जनसांख्यिकीय विविधता पर ट्रेन करें जो किसी एक अस्पताल के पास नहीं है — वह मॉडल पूर्वाग्रह घटाते हुए, जो असल दुनिया में रेडियोलॉजी और पैथोलॉजी टूल्स को डुबो देता है।
EHR अर्ली-वॉर्निंग सिस्टम
सेप्सिस और बिगड़ती हालत के ऐसे मॉडल, जो हर हेल्थ सिस्टम की आबादी पर काम करें — सिर्फ़ उसी पर नहीं जिसमें वे बने।
क्लिनिकल NLP
लाखों असंरचित नोट्स को संरचित सिग्नल में बदलें — एंटिटी एक्सट्रैक्शन और ड्रग-इंटरैक्शन डिटेक्शन उस स्केल पर, जहाँ कोई एक साइट कभी नहीं पहुँच सकती।
ऑडिटर जो देखता है, वही है जो प्लेटफ़ॉर्म ने दर्ज किया।
कोई भी प्लेटफ़ॉर्म किसी कवर्ड एंटिटी को HIPAA अनुपालक नहीं बना सकता — BAA, एक्सेस कंट्रोल और जोखिम विश्लेषण आपके ही रहते हैं। CID सबसे कठिन हिस्सा हटाता है: चूँकि PHI कभी आपका परिवेश नहीं छोड़ता, ट्रेनिंग ऐसा प्रकटीकरण नहीं रह जाती जिसे आपको उचित ठहराना पड़े।
PHI कवर्ड एंटिटी से कभी बाहर नहीं जाता। ट्रेनिंग वहीं होती है; सिर्फ़ हस्ताक्षरित मॉडल अपडेट आगे जाते हैं।
हर मॉडल वर्ज़न डेटा तैयारी से वैलिडेशन तक अटेस्टेड लीनिएज साथ रखता है — प्रीमार्केट सबमिशन के लिए तैयार प्रमाण।
मरीज़ का डेटा सिर्फ़ डेटाबेस से नहीं, मॉडल से भी हटाएँ, और इसका रिकॉर्ड रखें कि ऐसा हुआ।
इनजेशन पर PII स्कैनिंग के साथ नेटिव कनेक्टर — साफ़, अटेस्टेड डेटा तैयारी।
अस्पताल की परिधि के भीतर।
CID अस्पताल के अपने क्लाउड अकाउंट्स के भीतर चलता है। मरीज़ों का डेटा STEAV के इंफ्रास्ट्रक्चर को कभी नहीं छूता — कंट्रोल प्लेन आपकी परिधि के भीतर ही काम करता है।
पूर्ण नेटवर्क आइसोलेशन। PHI हर समय कवर्ड एंटिटी के फ़ायरवॉल के भीतर रहता है।
हेल्थ सिस्टम की अपनी क्लाउड टेनेंसी से पूर्ण गवर्नेंस — नेटिव Epic FHIR और HL7 कनेक्टर सहित।
ऑडिटर को दावे नहीं, प्रमाण मिलते हैं।
HIPAA और FDA समीक्षकों के लिए कंप्लायंस नैरेटिव जोड़ना बंद कीजिए। STEAV हर ट्रेनिंग रन को होते-होते दर्ज करता है, ताकि सबमिशन के प्रमाण निर्माण के साथ-साथ अपने-आप तैयार हों।
पहला पाइपलाइन रन 4–6 सप्ताह में। पहला प्रोडक्शन फ़ेडरेशन 8–12 में।
हम एक क्लिनिकल वर्कफ़्लो मैप करते हैं और आपके क्लाउड में एनवायरनमेंट खड़ा करते हैं।
एक हस्ताक्षरित ट्रेनिंग रिकॉर्ड, जिसे आप सीधे ऑडिटर को सौंप सकते हैं।
लाइव क्रॉस-साइट ट्रेनिंग, हर रन पर प्रमाण बनाती हुई।