Träna över sjukhusgränserna. Datan lämnar aldrig institutionen.
Nå diagnostisk precision på data från varje partnersajt – utan ett enda avtal om delning av rå PHI. Månader av juridisk granskning krymper till veckor, och dina modeller skalar över institutioner i samma takt som du hinner teckna piloter.
Träningen körs inne hos varje institution – patientdata korsar aldrig vårdgivarens perimeter.
Träning över flera sajter utan ett enda PHI-delningsavtal – månader av juridisk granskning krymper till veckor.
Varje modellversion bär attesterad härkomst från dataförberedelse till validering, som standard.
En modell tränad över partnersajter, med underlag för inlämning, redan i första engagemangscykeln.
Datan stannar. Bara modelluppdateringar rör sig.
Driftsätt hos varje sajt
Träningen startar inne hos varje deltagande institution – modellen kommer till datan, så att patientjournaler aldrig flyttas.
Träna parallellt
Varje enhet tränar lokalt och bidrar bara med modelluppdateringar, aggregerade så att inget enskilt bidrag går att läsa.
Attestera varje steg
Från dataförberedelse till validering dokumenterar varje steg signerad härkomst automatiskt – ditt inlämningsunderlag byggs medan körningen pågår.
Driftsätt med dokumentationen
Modellen som tränats på alla enheters data tas i drift med dokumentationen av hur den byggdes, redo för granskare i stället för löften.
Medicinsk bildanalys över flera sjukhus
Träna på den skanner- och befolkningsvariation inget enskilt sjukhus äger – och kapa den modellbias som fäller radiologi- och patologiverktyg i verkligheten.
Tidig varning i journalsystemen
Sepsis- och försämringsmodeller som generaliserar över varje vårdsystems population, inte bara den de byggdes i.
Klinisk NLP
Förvandla miljontals ostrukturerade anteckningar till strukturerad signal – entitetsextraktion och detektering av läkemedelsinteraktioner i en skala en enskild sajt aldrig når.
Det revisorn ser är det plattformen registrerade.
Ingen plattform kan göra en covered entity HIPAA-efterlevande — BAA:er, åtkomstkontroller och riskanalys förblir era. Det CID tar bort är det svåraste: eftersom PHI aldrig lämnar er miljö upphör träningen att vara ett utlämnande ni måste motivera.
PHI lämnar aldrig vårdgivaren. Träningen sker på plats; bara signerade modelluppdateringar flyttas.
Varje modellversion bär attesterad härkomst från dataförberedelse till validering – underlag redo för premarket-inlämning.
Ta bort en patients data ur modellen, inte bara ur databasen, och behåll dokumentationen av att det skett.
Nativa kopplingar med PII-skanning vid inläsning – ren dataförberedelse, attesterad.
Innanför sjukhusets perimeter.
CID körs i sjukhusets egna molnkonton. Patientdata rör aldrig STEAV:s infrastruktur – kontrollplanet arbetar innanför din perimeter.
Absolut nätverksisolering. PHI stannar innanför vårdgivarens brandvägg, hela tiden.
Full styrning via vårdsystemets egen molnmiljö – med nativa kopplingar för Epic FHIR och HL7.
Revisorer får bevis, inte påståenden.
Sluta sätta ihop efterlevnadsberättelser för granskare från HIPAA och FDA. STEAV registrerar varje träningskörning medan den sker, så att underlaget för ansökan blir en biprodukt av bygget.
Första pipelinekörningen inom 4–6 veckor. Första produktionsfederationen inom 8–12.
Vi kartlägger ett kliniskt arbetsflöde och sätter upp en miljö i ditt moln.
Ett signerat träningsprotokoll du kan lämna direkt till en revisor.
Skarp träning över flera sajter som producerar bevis vid varje körning.