학습은 병원을 넘나들고, 데이터는 기관 안에 머뭅니다.
원본 PHI 공유 계약 단 한 건 없이, 모든 파트너 기관의 데이터로 진단급 정확도에 도달하십시오. 수개월 걸리던 법무 검토가 몇 주로 줄고, 파일럿 계약 속도만큼 모델이 기관 전반으로 확장됩니다.
학습은 각 기관 내부에서 실행됩니다 — 환자 데이터는 적용 대상 기관의 경계를 넘지 않습니다.
PHI 데이터 공유 계약 단 한 건 없이 기관 간 학습 — 수개월의 법무 검토가 몇 주로 줄어듭니다.
모든 모델 버전이 데이터 준비부터 검증까지 증명된 리니지를 기본으로 갖습니다.
첫 번째 파일럿 사이클 안에, 제출용 증거를 갖춘 기관 간 학습 모델을 확보합니다.
데이터는 그대로. 움직이는 것은 증명뿐.
각 기관에 배포
참여하는 모든 기관 내부에 학습 환경이 구성됩니다 — 모델이 데이터를 찾아가므로 환자 기록은 이동하지 않습니다.
병렬 학습
각 기관이 로컬에서 학습하고 증명된 모델 업데이트만 기여하며, 어떤 단일 기여도 읽을 수 없도록 집계됩니다.
모든 단계 증명
데이터 준비부터 검증까지 각 단계가 서명된 리니지를 자동으로 기록합니다 — 제출용 증거가 실행과 함께 쌓입니다.
증명과 함께 배포
모든 기관의 데이터로 학습된 모델을 배포하고, 심사자에게는 장담 대신 검증 가능한 증거를 건네십시오.
다기관 의료 영상
어느 한 병원도 갖지 못한 스캐너·인구 통계 다양성으로 학습합니다 — 실제 현장에서 영상의학·병리 도구를 무너뜨리는 모델 편향을 줄입니다.
EHR 조기 경보 시스템
패혈증·상태 악화 모델이 개발된 병원의 환자군만이 아니라, 모든 의료 시스템의 환자군에 일반화됩니다.
임상 NLP
수백만 건의 비정형 기록을 정형화된 신호로 바꿉니다 — 단일 기관으로는 불가능한 규모의 개체 추출과 약물 상호작용 탐지.
감사인이 보는 것이 곧 플랫폼이 증명한 것입니다.
PHI는 적용 대상 기관을 벗어나지 않습니다. 학습은 제자리에서 이루어지고, 암호학적으로 증명된 모델 업데이트만 이동합니다.
모든 모델 버전이 데이터 준비부터 검증까지 증명된 리니지를 갖습니다 — 시판 전 제출에 바로 쓸 수 있는 증거입니다.
환자 데이터가 데이터베이스만이 아니라 모델에서도 제거되었음을 증명합니다. 검증 가능한 언러닝입니다.
수집 단계의 PII 스캔이 내장된 네이티브 커넥터 — 깨끗한 데이터 준비를 증명과 함께 제공합니다.
병원의 경계 안에서.
CID는 병원이 보유한 클라우드 계정 안에서 실행됩니다. 환자 데이터는 STEAV의 인프라에 닿지 않습니다 — 컨트롤 플레인도 귀 기관의 경계 안에서 작동합니다.
완전한 네트워크 격리. PHI는 언제나 적용 대상 기관의 방화벽 안에 머뭅니다.
의료 시스템이 보유한 클라우드 테넌시로 완전한 거버넌스 — Epic FHIR, HL7 네이티브 커넥터 포함.
감사인이 받는 것은 주장이 아니라 증거입니다.
HIPAA와 FDA 심사자를 위해 컴플라이언스 서사를 짜 맞추는 일을 멈추십시오. STEAV는 모든 학습 실행의 불변하고 검증 가능한 증명을 실시간으로 생성합니다 — 제출용 증거가 구축의 부산물로 만들어집니다.
첫 파이프라인 실행까지 4–6주. 첫 프로덕션 연합 학습까지 8–12주.
임상 워크플로 하나를 정의하고 귀 기관의 클라우드에 환경을 구축합니다.
감사인에게 그대로 제출할 수 있는 서명된 학습 기록.
실행할 때마다 증거를 생성하는 실전 기관 간 학습.