Tanítson kórházakon átívelően. Az adat nem hagyja el az intézményt.
Érjen el diagnosztikai szintű pontosságot minden partnerhelyszín adatán – egyetlen nyers PHI-megosztási megállapodás nélkül. A hónapokig tartó jogi átvizsgálás hetekre zsugorodik, a modelljei pedig olyan gyorsan terjednek intézményről intézményre, amilyen gyorsan pilotot tud aláírni.
A tanítás minden intézményen belül fut – a betegadat soha nem lépi át az érintett szervezet határát.
Helyszínek közötti tanítás egyetlen PHI-adatmegosztási megállapodás nélkül – a hónapokig tartó jogi átvizsgálás hetekre zsugorodik.
Minden modellverzió alapértelmezetten attesztált származási láncot hoz magával az adat-előkészítéstől a validációig.
Partnerhelyszíneken átívelően tanított modell, beadványi bizonyítékkal, már az első együttműködési ciklusban.
Az adat marad. Csak a modellfrissítések mozognak.
Telepítés minden helyszínre
A tanítás minden részt vevő intézményen belül indul el – a modell megy az adathoz, így a betegrekordok nem mozdulnak.
Párhuzamos tanítás
Minden helyszín helyben tanít, és csak modellfrissítésekkel járul hozzá; ezeket úgy aggregáljuk, hogy egyetlen hozzájárulás sem olvasható ki.
Minden szakasz attesztálása
Az adat-előkészítéstől a validációig minden lépés automatikusan aláírt származási láncot rögzít – a beadványi bizonyíték a futással együtt épül.
Élesítés nyilvántartással
A minden helyszín adatán tanított modell a készítéséről szóló nyilvántartással együtt kerül élesbe, ígéretek helyett az értékelők számára előkészítve.
Több kórházas orvosi képalkotás
Tanítson olyan berendezés- és demográfiai sokféleségen, amellyel egyetlen kórház sem rendelkezik – így csökken az a modelltorzítás, amely a radiológiai és patológiai eszközöket a valóságban elbuktatja.
EHR-alapú korai figyelmeztető rendszerek
Szepszis- és állapotromlás-modellek, amelyek minden ellátórendszer populációjára általánosítanak, nem csak arra, amelyben készültek.
Klinikai NLP
Alakítson strukturálatlan feljegyzések millióit strukturált jelzéssé – entitáskinyerés és gyógyszerkölcsönhatás-felismerés olyan méretben, amelyet egyetlen helyszín soha nem érne el.
Amit az auditor lát, azt a platform rögzítette.
Egyetlen platform sem teheti HIPAA-megfelelővé a covered entityt — a BAA-k, a hozzáférés-vezérlés és a kockázatelemzés az önöké marad. A CID a legnehezebb részt veszi le: mivel a PHI soha nem hagyja el a környezetüket, a tanítás megszűnik olyan közlésnek lenni, amit indokolni kell.
A PHI nem hagyja el az érintett szervezetet. A tanítás helyben zajlik; csak aláírt modellfrissítések mozognak.
Minden modellverzió attesztált származási láncot hoz magával az adat-előkészítéstől a validációig – a bizonyíték kész a forgalomba hozatal előtti beadványhoz.
Távolítsa el egy beteg adatait a modellből, ne csak az adatbázisból, és őrizze meg a nyilvántartást arról, hogy megtörtént.
Natív konnektorok PII-vizsgálattal a betöltéskor – tiszta adat-előkészítés, attesztálva.
A kórház határain belül.
A CID a kórház saját felhőfiókjaiban fut. A betegadat soha nem érinti a STEAV infrastruktúráját – a vezérlősík az Ön határain belül működik.
Teljes hálózati elszigetelés. A PHI mindvégig az érintett szervezet tűzfalán belül marad.
Teljes irányítás az ellátórendszer saját felhőbérletén keresztül – natív Epic FHIR- és HL7-konnektorokkal.
Az auditorok bizonyítékot kapnak, nem állításokat.
Ne írjon többé megfelelőségi narratívát a HIPAA- és FDA-értékelőknek. A STEAV minden tanítási futást menet közben rögzít, így a beadványi bizonyíték az építés mellékterméke.
Első pipeline-futás 4–6 hét alatt. Első éles föderáció 8–12 hét alatt.
Feltérképezünk egy klinikai munkafolyamatot, és felállítunk egy környezetet az Ön felhőjében.
Aláírt tanítási rekord, amelyet közvetlenül átadhat egy auditornak.
Élő, több helyszínes tanítás, amely minden futásnál bizonyítékot állít elő.