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 bevisen 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 sajt tränar lokalt och bidrar endast med bevisade modelluppdateringar, aggregerade så att inget enskilt bidrag kan läsas ut.
Attestera varje steg
Från dataförberedelse till validering dokumenterar varje steg signerad härkomst automatiskt – ditt inlämningsunderlag byggs medan körningen pågår.
Leverera med bevis
Driftsätt en modell tränad på alla sajters data – och ge granskarna verifierbara bevis i stället för utfästelser.
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 har bevisat.
PHI lämnar aldrig vårdgivaren. Träningen sker på plats; endast kryptografiskt bevisade modelluppdateringar rör sig.
Varje modellversion bär attesterad härkomst från dataförberedelse till validering – underlag redo för premarket-inlämning.
Bevisa att en patients data tagits bort ur modellen, inte bara ur databasen. Verifierbar avinlärning.
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 sammanställa efterlevnadsberättelser för HIPAA- och FDA-granskare. STEAV producerar oföränderliga, verifierbara bevis för varje träningskörning i realtid – inlämningsunderlaget 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.