病院を横断して学習する。データは施設から出さない。
生のPHI共有契約を一件も結ぶことなく、すべての提携施設のデータで診断グレードの精度へ。数か月に及ぶ法務レビューは数週間に圧縮され、パイロット契約を結ぶのと同じ速さで、モデルは施設を横断してスケールします。
学習は各施設の内側で実行され、患者データがHIPAA対象事業体の境界を越えることはありません。
PHIデータ共有契約を一件も結ばずに、施設横断の学習を実現。数か月の法務レビューが数週間に縮まります。
すべてのモデルバージョンが、データ準備からバリデーションまでの証明付きリネージを標準で保持します。
初回エンゲージメントのサイクル内に、提携施設を横断して学習したモデルを、申請エビデンス付きで。
データは動かない。動くのは証明だけ。
各施設へデプロイ
参加するすべての施設の内側で学習が立ち上がります。モデルがデータのもとへ来るため、患者記録は一切移動しません。
並列で学習
各施設はローカルで学習し、証明済みのモデル更新のみを提供します。更新は集約され、単一の貢献を読み取ることはできません。
全ステージをアテステーション
データ準備からバリデーションまで、各ステップが署名付きリネージを自動で記録。実行が進むほど、申請エビデンスが積み上がります。
証明とともに出荷
全施設のデータで学習したモデルをデプロイし、審査官には約束ではなく、検証可能なエビデンスを手渡します。
複数病院での医用画像
単独の病院では持ち得ないスキャナーと患者層の多様性で学習。実環境で放射線・病理ツールを沈めるモデルバイアスを削り落とします。
EHR早期警告システム
敗血症・容体悪化のモデルを、構築元の医療システムだけでなく、あらゆる医療システムの患者集団へ汎化させます。
臨床NLP
数百万件の非構造化ノートを、構造化されたシグナルへ。エンティティ抽出も薬物相互作用検出も、一施設では届かないスケールで。
監査人が見るものは、プラットフォームが証明したもの。
PHIは対象事業体の外に出ません。学習はその場で行われ、移動するのは暗号学的に証明されたモデル更新のみです。
すべてのモデルバージョンが、データ準備からバリデーションまでの証明付きリネージを保持。市販前申請にそのまま使えるエビデンスです。
患者データがデータベースからだけでなく、モデルからも削除されたことを証明します。検証可能なアンラーニングです。
取り込み時のPIIスキャンを備えたネイティブコネクタ。クリーンなデータ準備を、証明付きで。
病院の境界の、内側で。
CIDは病院自身のクラウドアカウントの中で稼働します。患者データがSTEAVのインフラに触れることはなく、コントロールプレーンもお客様の境界内で動作します。
完全なネットワーク隔離。PHIは常に、対象事業体のファイアウォールの内側に留まります。
医療システム自身のクラウドテナンシーによる完全なガバナンス。Epic FHIRとHL7のネイティブコネクタ付き。
監査人に渡すのは、主張ではなくエビデンス。
HIPAAやFDAの審査官のためにコンプライアンス説明資料を組み立てる作業は、もう終わりにしましょう。STEAVはすべての学習実行について、改ざん不可能で検証可能な証明をリアルタイムに生成します。申請エビデンスは、開発の副産物として手に入ります。
初回パイプライン実行まで4〜6週間。本番の連合学習まで8〜12週間。
臨床ワークフローをひとつ特定し、貴院のクラウド内に環境を立ち上げます。
監査人にそのまま手渡せる、署名付きの学習記録。
稼働する施設横断の学習が、実行のたびにエビデンスを生成します。