Treine entre hospitais. Os dados nunca saem da instituição.
Alcance precisão de nível diagnóstico com dados de todos os sites parceiros — sem um único acordo de compartilhamento de PHI bruto. Meses de revisão jurídica se reduzem a semanas, e seus modelos escalam entre instituições na velocidade em que você assina um piloto.
O treinamento roda dentro de cada instituição — dados de pacientes nunca cruzam o perímetro da entidade coberta.
Treinamento entre sites sem um único acordo de compartilhamento de PHI — meses de revisão jurídica se reduzem a semanas.
Cada versão de modelo carrega linhagem atestada, da preparação de dados à validação, por padrão.
Um modelo treinado entre sites parceiros, com evidências de submissão, já no primeiro ciclo do engajamento.
Os dados ficam. Só as atualizações do modelo se movem.
Implante em cada site
O treinamento sobe dentro de cada instituição participante — o modelo vai até os dados, então os registros de pacientes nunca se movem.
Treine em paralelo
Cada unidade treina localmente e contribui apenas com atualizações do modelo, agregadas de forma que nenhuma contribuição individual possa ser lida.
Ateste cada estágio
Da preparação de dados à validação, cada etapa registra linhagem assinada automaticamente — suas evidências de submissão se acumulam enquanto a execução avança.
Implante com o registro
O modelo treinado com os dados de todas as unidades entra em produção com o registro de como foi construído, pronto para os revisores no lugar de garantias verbais.
Imagem médica multi-hospitalar
Treine com a diversidade de scanners e de demografia que nenhum hospital sozinho possui — cortando o viés de modelo que afunda ferramentas de radiologia e patologia no mundo real.
Alerta precoce em EHR
Modelos de sepse e deterioração que generalizam para a população de todos os sistemas de saúde, não só a daquele em que foram construídos.
NLP clínico
Transforme milhões de anotações não estruturadas em sinal estruturado — extração de entidades e detecção de interações medicamentosas em uma escala que nenhum site alcançaria sozinho.
O que o auditor vê é o que a plataforma registrou.
Nenhuma plataforma torna uma covered entity compatível com HIPAA — BAAs, controles de acesso e análise de risco continuam sendo seus. O que o CID remove é a parte mais difícil: como o PHI nunca sai do seu ambiente, o treinamento deixa de ser uma divulgação que você precisa justificar.
PHI nunca sai da entidade coberta. O treinamento acontece no local; só se movem atualizações do modelo assinadas.
Cada versão de modelo carrega linhagem atestada da preparação de dados à validação — evidências prontas para a submissão pré-mercado.
Remova os dados de um paciente do modelo, não só do banco de dados, e mantenha o registro de que isso aconteceu.
Conectores nativos com varredura de PII na ingestão — preparação de dados limpa, atestada.
Dentro do perímetro do hospital.
O CID roda dentro das contas de nuvem do próprio hospital. Dados de pacientes nunca tocam a infraestrutura da STEAV — o plano de controle opera dentro do seu perímetro.
Isolamento absoluto de rede. A PHI permanece dentro do firewall da entidade coberta o tempo todo.
Governança completa na tenancy de nuvem do próprio sistema de saúde — com conectores nativos Epic FHIR e HL7.
Auditores recebem evidências, não afirmações.
Pare de montar narrativas de conformidade para revisores de HIPAA e FDA. A STEAV registra cada execução de treinamento no momento em que acontece, e as evidências de submissão viram um subproduto da construção.
Primeira execução de pipeline em 4 a 6 semanas. Primeira federação em produção em 8 a 12.
Mapeamos um fluxo clínico e montamos um ambiente na sua nuvem.
Um registro de treinamento assinado que você pode entregar direto a um auditor.
Treinamento multissite ao vivo, produzindo evidências a cada execução.