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 bewijs beweegt.
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 draagt alleen bewezen modelupdates bij, zo geaggregeerd dat geen enkele individuele bijdrage leesbaar is.
Elke fase attesteren
Van datavoorbereiding tot validatie legt elke stap automatisch ondertekende lineage vast — uw indieningsbewijs groeit mee met de run.
Uitleveren mét bewijs
Rol een model uit dat op de data van elke locatie is getraind, en geef reviewers verifieerbaar bewijs 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 bewees.
PHI verlaat de zorginstelling nooit. Training gebeurt ter plekke; alleen cryptografisch bewezen modelupdates bewegen.
Elke modelversie draagt geattesteerde lineage van datavoorbereiding tot en met validatie — bewijs dat klaarligt voor premarket-indiening.
Bewijs dat de data van een patiënt uit het model is verwijderd — niet alleen uit de database. Verifieerbaar vergeten.
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 compliance-verhalen voor HIPAA- en FDA-reviewers. STEAV produceert realtime onveranderbare, verifieerbare bewijzen van elke trainingsrun — indieningsbewijs als bijproduct van het bouwen zelf.
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.