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 залишаються на місці. Переміщуються лише оновлення моделі.
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 передає лише оновлення, агреговані так, що жоден окремий внесок прочитати неможливо.
Засвідчення кожного етапу
Від підготовки даних до валідації кожен крок автоматично записує підписане походження — доказова база для подання формується просто під час запуску.
Розгортання із записом
Модель, навчена на даних усіх майданчиків, виходить у роботу разом із записом про те, як її створено, і перевіряльники отримують докази замість запевнень.
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 записала платформа.
Жодна платформа не зробить covered entity відповідною HIPAA — BAA, контроль доступу та аналіз ризиків лишаються за вами. CID знімає найважче: оскільки PHI ніколи не залишає ваше середовище, навчання перестає бути розкриттям, яке треба обґрунтовувати.
PHI ніколи не залишають підзвітну організацію. Навчання відбувається на місці; переміщуються лише підписані оновлення моделі.
Кожна версія моделі несе засвідчене походження від підготовки даних до валідації — докази, готові до передреєстраційного подання.
Видаляйте дані пацієнта із самої моделі, а не лише з бази даних, і зберігайте запис про те, що це сталося.
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.
Годі складати обґрунтування відповідності для перевіряльників HIPAA та FDA. STEAV записує кожен запуск навчання в момент виконання, тож докази для подання з’являються самі собою під час створення.
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.