Addestrate tra più ospedali. I dati non lasciano mai l’istituto.
Raggiungete un’accuratezza di grado diagnostico sui dati di ogni sito partner — senza un solo accordo di condivisione di PHI grezzi. Mesi di revisione legale si comprimono in settimane, e i vostri modelli scalano tra gli istituti alla velocità con cui firmate un pilota.
L’addestramento gira dentro ciascun istituto — i dati dei pazienti non attraversano mai il perimetro della covered entity.
Addestramento cross-site senza un solo accordo di condivisione di PHI — mesi di revisione legale compressi in settimane.
Ogni versione del modello porta lineage attestato dalla preparazione dei dati alla validazione, di default.
Un modello addestrato sui siti partner, con evidenze da submission, già nel primo ciclo di ingaggio.
I dati restano. Si muove solo la prova.
Deployment in ogni sito
L’addestramento si avvia dentro ogni istituto partecipante — il modello va dai dati, così le cartelle dei pazienti non si muovono mai.
Addestramento in parallelo
Ogni sito addestra localmente e contribuisce solo aggiornamenti del modello provati, aggregati in modo che nessun contributo sia leggibile singolarmente.
Attestazione di ogni stadio
Dalla preparazione dei dati alla validazione, ogni passo registra automaticamente lineage firmato — le vostre evidenze da submission si accumulano mentre l’esecuzione procede.
Rilascio con prova
Distribuite un modello addestrato sui dati di tutti i siti, e consegnate ai revisori evidenze verificabili invece di rassicurazioni.
Imaging medico multi-ospedale
Addestrate sulla varietà di scanner e demografie che nessun singolo ospedale possiede — abbattendo il bias che affossa gli strumenti di radiologia e patologia nel mondo reale.
Sistemi di allerta precoce su EHR
Modelli di sepsi e deterioramento clinico che generalizzano sulla popolazione di ogni sistema sanitario, non solo su quella in cui sono nati.
NLP clinico
Trasformate milioni di note non strutturate in segnale strutturato — estrazione di entità e rilevamento delle interazioni farmacologiche a una scala che un singolo sito non potrebbe mai raggiungere.
Ciò che l’auditor vede è ciò che la piattaforma ha provato.
I PHI non lasciano mai la covered entity. L’addestramento avviene sul posto; si muovono solo aggiornamenti del modello provati crittograficamente.
Ogni versione del modello porta lineage attestato dalla preparazione dei dati alla validazione — evidenze pronte per la submission premarket.
Dimostrate che i dati di un paziente sono stati rimossi dal modello, non solo dal database. Unlearning verificabile.
Connettori nativi con scansione PII all’ingestione — preparazione dei dati pulita, attestata.
Dentro il perimetro dell’ospedale.
CID gira negli account cloud dell’ospedale. I dati dei pazienti non toccano mai l’infrastruttura di STEAV — il piano di controllo opera dentro il vostro perimetro.
Isolamento di rete assoluto. I PHI restano in ogni momento dietro il firewall della covered entity.
Piena governance tramite la tenancy cloud del sistema sanitario — con connettori nativi Epic FHIR e HL7.
Gli auditor ricevono evidenze, non asserzioni.
Smettete di assemblare narrazioni di conformità per i revisori HIPAA e FDA. STEAV produce prove immutabili e verificabili di ogni esecuzione di addestramento in tempo reale — evidenze da submission come sottoprodotto del costruire.
Prima esecuzione di pipeline in 4–6 settimane. Prima federazione in produzione in 8–12.
Mappiamo un workflow clinico e allestiamo un ambiente nel vostro cloud.
Un record di addestramento firmato da consegnare direttamente a un auditor.
Addestramento cross-site dal vivo che produce evidenze a ogni esecuzione.