Train over ziekenhuizen heen. De data verlaat de instelling nooit.
Bereik diagnostische nauwkeurigheid op data van elke partnerlocatie — zonder één deelovereenkomst voor ruwe PHI. Maanden juridische toetsing krimpen tot weken, en uw modellen schalen over instellingen heen zo snel als u pilots kunt tekenen.
Training draait binnen elke instelling — patiëntdata passeert de perimeter van de zorginstelling nooit.
Training over locaties heen zonder één PHI-deelovereenkomst — maanden juridische toetsing krimpen tot weken.
Elke modelversie draagt geattesteerde lineage van datavoorbereiding tot en met validatie — standaard.
Een model getraind over partnerlocaties heen, mét indieningsbewijs, binnen de eerste engagementcyclus.
De data blijft. Alleen modelupdates bewegen.
Uitrollen op elke locatie
Training start binnen elke deelnemende instelling — het model komt naar de data, dus patiëntdossiers bewegen nooit.
Parallel trainen
Elke locatie traint lokaal en levert alleen modelupdates aan, zo geaggregeerd dat geen enkele afzonderlijke bijdrage leesbaar is.
Elke fase attesteren
Van datavoorbereiding tot validatie legt elke stap automatisch ondertekende lineage vast — uw indieningsbewijs groeit mee met de run.
Uitrollen met het verslag
Het model dat op de data van elke locatie is getraind, wordt in gebruik genomen met het verslag van hoe het is gebouwd, klaar voor beoordelaars in plaats van toezeggingen.
Medische beeldvorming over meerdere ziekenhuizen
Train op de scanner- en demografische diversiteit die geen enkel ziekenhuis alleen in huis heeft — en snijd de modelbias weg waarop radiologie- en pathologietools in de praktijk stranden.
Vroegsignalering in het EPD
Modellen voor sepsis en klinische achteruitgang die generaliseren naar de populatie van élk zorgsysteem — niet alleen die van het systeem waarin ze zijn gebouwd.
Klinische NLP
Zet miljoenen ongestructureerde notities om in gestructureerd signaal — entiteitsextractie en detectie van geneesmiddelinteracties op een schaal die één locatie nooit haalt.
Wat de auditor ziet, is wat het platform vastlegde.
Geen enkel platform maakt een covered entity HIPAA-compliant — BAA's, toegangscontrole en risicoanalyse blijven van jou. Wat CID wegneemt is het lastigste deel: omdat PHI je omgeving nooit verlaat, is training geen openbaarmaking meer die je moet verantwoorden.
PHI verlaat de zorginstelling nooit. Training gebeurt ter plekke; alleen ondertekende modelupdates bewegen.
Elke modelversie draagt geattesteerde lineage van datavoorbereiding tot en met validatie — bewijs dat klaarligt voor premarket-indiening.
Verwijder de data van een patiënt uit het model, niet alleen uit de database, en bewaar het verslag dat het is gebeurd.
Native connectors met PII-scanning bij ingestie — schone datavoorbereiding, geattesteerd.
Binnen de perimeter van het ziekenhuis.
CID draait in de eigen cloudaccounts van het ziekenhuis. Patiëntdata raakt de infrastructuur van STEAV nooit — het control plane opereert binnen uw perimeter.
Absolute netwerkisolatie. PHI blijft te allen tijde binnen de firewall van de zorginstelling.
Volledige governance via de eigen cloudomgeving van het zorgsysteem — met native Epic FHIR- en HL7-connectors.
Auditors krijgen bewijs, geen beweringen.
Stop met het samenstellen van nalevingsdossiers voor HIPAA- en FDA-beoordelaars. STEAV legt elke trainingsronde vast terwijl die plaatsvindt, zodat het bewijs voor uw indiening een bijproduct van het bouwen wordt.
Eerste pipeline-run in 4–6 weken. Eerste productiefederatie in 8–12.
We brengen één klinische workflow in kaart en zetten een omgeving op in uw cloud.
Een ondertekend trainingsrecord dat u zó aan een auditor kunt overhandigen.
Live training over locaties heen, met bewijs bij elke run.