Навчайте моделі в багатьох лікарнях. Дані ніколи не залишають установу.
Досягайте діагностичної точності на даних кожного партнерського майданчика — без жодної угоди про передавання сирих PHI. Місяці юридичних погоджень стискаються до тижнів, а ваші моделі масштабуються між установами так швидко, як швидко ви підписуєте пілот.
Навчання відбувається всередині кожної установи — дані пацієнтів ніколи не перетинають периметр підзвітної організації.
Навчання між майданчиками без жодної угоди про передавання PHI — місяці юридичних погоджень стискаються до тижнів.
Кожна версія моделі за замовчуванням несе засвідчене походження — від підготовки даних до валідації.
Модель, навчена на даних партнерських майданчиків, разом із доказами для подання — уже в першому циклі співпраці.
Дані лишаються. Рухається лише доказ.
Розгортання на кожному майданчику
Навчання запускається всередині кожної установи-учасниці — модель приходить до даних, тож записи пацієнтів не рухаються.
Паралельне навчання
Кожен майданчик навчає модель локально й віддає лише доведені оновлення, які агрегуються так, що жоден окремий внесок неможливо прочитати.
Засвідчення кожного етапу
Від підготовки даних до валідації кожен крок автоматично записує підписане походження — доказова база для подання формується просто під час запуску.
Реліз із доказом
Розгорніть модель, навчену на даних усіх майданчиків, і передайте рецензентам докази, які можна перевірити, а не запевнення.
Медична візуалізація в багатьох лікарнях
Навчання на різноманітті сканерів і популяцій, якого не має жодна окрема лікарня, — це знижує упередженість моделей, через яку інструменти радіології та патології провалюються в реальних умовах.
Системи раннього попередження на базі EHR
Моделі сепсису та погіршення стану, що узагальнюються на популяцію будь-якої системи охорони здоров’я, а не лише тієї, де їх створили.
Клінічний NLP
Перетворіть мільйони неструктурованих записів на структурований сигнал — виділення сутностей і виявлення лікарських взаємодій у масштабі, недосяжному для одного майданчика.
Аудитор бачить саме те, що довела платформа.
PHI ніколи не залишають підзвітну організацію. Навчання відбувається на місці; рухаються лише криптографічно доведені оновлення моделі.
Кожна версія моделі несе засвідчене походження від підготовки даних до валідації — докази, готові до передреєстраційного подання.
Доведіть, що дані пацієнта видалено з моделі, а не лише з бази даних. Рознавчання, яке можна перевірити.
Нативні конектори зі скануванням PII на прийманні — чиста, засвідчена підготовка даних.
Усередині периметра лікарні.
CID працює у власних хмарних акаунтах лікарні. Дані пацієнтів ніколи не торкаються інфраструктури STEAV — рівень керування працює всередині вашого периметра.
Абсолютна мережева ізоляція. PHI постійно залишаються за брандмауером підзвітної організації.
Повне врядування через власне хмарне середовище системи охорони здоров’я — з нативними конекторами Epic FHIR і HL7.
Аудитори отримують докази, а не запевнення.
Досить складати комплаєнс-наративи для рецензентів HIPAA і FDA. STEAV створює незмінні докази кожного навчального запуску в реальному часі — доказова база для подання виникає як побічний продукт побудови.
Перший запуск конвеєра за 4–6 тижнів. Перша продакшн-федерація — за 8–12.
Ми описуємо один клінічний процес і розгортаємо середовище у вашій хмарі.
Підписаний запис навчання, який можна одразу передати аудиторові.
Живе навчання між майданчиками, що дає докази на кожному запуску.