Обучайте модели сразу во всех больницах. Данные не покидают учреждение.
Выходите на точность диагностического уровня на данных всех площадок-партнёров — без единого соглашения о передаче сырых PHI. Месяцы юридических согласований сжимаются до недель, а модели расходятся по новым учреждениям со скоростью подписания пилота.
Обучение идёт внутри каждого учреждения — данные пациентов не пересекают периметр организации, подпадающей под HIPAA.
Обучение между площадками без единого соглашения о передаче PHI — месяцы юридических согласований сжимаются до недель.
Каждая версия модели по умолчанию несёт аттестованное происхождение — от подготовки данных до валидации.
Модель, обученная на данных площадок-партнёров, вместе с доказательствами для подачи — за первый цикл работ.
Данные остаются. Перемещаются только доказательства.
Развёртывание на каждой площадке
Обучение поднимается внутри каждого участвующего учреждения — модель едет к данным, поэтому записи пациентов никуда не перемещаются.
Параллельное обучение
Каждая площадка обучается локально и отдаёт только доказанные обновления модели, а агрегация устроена так, что отдельный вклад прочитать невозможно.
Аттестация каждого этапа
От подготовки данных до валидации каждый шаг автоматически фиксирует подписанное происхождение — доказательная база для подачи собирается по ходу запуска.
Выпуск с доказательствами
Разверните модель, обученную на данных всех площадок, и передайте проверяющим верифицируемые доказательства вместо заверений.
Медицинская визуализация в сети больниц
Обучайтесь на разнообразии сканеров и популяций, которого нет ни у одной больницы в одиночку, — снижая ту предвзятость модели, из-за которой инструменты радиологии и патоморфологии проваливаются в реальной практике.
Системы раннего предупреждения на данных ЭМК
Модели сепсиса и ухудшения состояния, которые обобщаются на популяцию любой системы здравоохранения, а не только той, где их построили.
Клинический NLP
Превращайте миллионы неструктурированных записей в структурированный сигнал — извлечение сущностей и выявление лекарственных взаимодействий в масштабе, недостижимом для одной площадки.
Аудитор видит ровно то, что доказала платформа.
PHI не покидает организацию, подпадающую под HIPAA. Обучение идёт на месте; перемещаются только криптографически доказанные обновления модели.
Каждая версия модели несёт аттестованное происхождение от подготовки данных до валидации — доказательства готовы к предрыночной подаче.
Докажите, что данные пациента удалены из модели, а не только из базы. Проверяемое «разобучение».
Нативные коннекторы со сканированием PII при приёме — чистая подготовка данных, аттестованная.
Внутри периметра больницы.
CID работает внутри собственных облачных аккаунтов больницы. Данные пациентов никогда не касаются инфраструктуры STEAV — управляющий слой работает внутри вашего периметра.
Абсолютная сетевая изоляция. PHI всё время остаётся за межсетевым экраном организации, подпадающей под HIPAA.
Полное управление через собственный облачный тенант системы здравоохранения — с нативными коннекторами Epic FHIR и HL7.
Аудиторы получают доказательства, а не утверждения.
Хватит собирать комплаенс-нарративы для проверяющих HIPAA и FDA. STEAV в реальном времени создаёт неизменяемые проверяемые доказательства каждого запуска обучения — доказательная база для подачи появляется как побочный продукт сборки.
Первый запуск пайплайна — за 4–6 недель. Первая продуктивная федерация — за 8–12.
Мы описываем один клинический процесс и поднимаем среду в вашем облаке.
Подписанная запись об обучении, которую можно сразу передать аудитору.
Живое межплощадочное обучение, которое выдаёт доказательства на каждом запуске.