医疗健康

HIPAA 让集中患者数据成为不可能,而训练又需要规模。CID 跨医院训练模型——数据始终不离开机构。

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概览

跨医院训练,数据不出机构。

用每一家合作机构的数据达到诊断级精度——无需签署任何一份原始 PHI 共享协议。数月的法务审查压缩到数周,模型跨机构扩展的速度,只取决于您签下试点的速度。

0离开院区的记录

训练在各机构内部运行——患者数据从不越过涵盖实体的边界。

0原始 PHI 协议

跨机构训练无需签署任何一份 PHI 数据共享协议——数月的法务审查压缩到数周。

100%随时可审计的血缘

每个模型版本默认携带从数据准备到验证全程的存证血缘。

4–6 周产出首个跨机构模型

首个合作周期内,即可获得一个跨合作院区训练、附带申报证据的模型。

联邦如何运作

数据留在原地,移动的只有证明。

部署到每家机构

训练在每家参与机构内部启动——模型走向数据,患者记录从不移动。

并行训练

各机构本地训练,只贡献经过证明的模型更新;更新经聚合处理,任何单一贡献都无法被读取。

逐阶段存证

从数据准备到验证,每一步都自动记录签名血缘——申报证据随运行同步生成。

带着证明交付

部署一个在所有机构数据上训练出的模型,交给评审方的是可验证的证据,而不是口头保证。

医院的实际用法

多院区医学影像

在任何单一医院都不具备的扫描设备与人群多样性上训练——削减那些让放射与病理工具在真实世界折戟的模型偏差。

EHR 早期预警系统

脓毒症与病情恶化模型可泛化到每个医疗体系的人群,而不只是它诞生的那一个。

临床 NLP

把数百万份非结构化病历转化为结构化信号——实体抽取与药物相互作用检测的规模,远超任何单一机构所能企及。

临床可辩护性

审计方看到的,就是平台证明过的。

HIPAA Security Rule

PHI 从不离开涵盖实体。训练就地进行,移动的只有经密码学证明的模型更新。

FDA AI/ML (SaMD)

每个模型版本都携带从数据准备到验证全程的存证血缘——上市前申报所需的证据随手可得。

GDPR Art. 17 — zkForget

证明患者数据已从模型中移除,而不仅是从数据库删除。可验证的遗忘。

Epic FHIR + HL7

原生连接器,接入即做 PII 扫描——数据准备干净利落,且全程存证。

推荐部署方式· 安全 BYOC

部署在医院边界之内。

CID 运行在医院自己的云账户内。患者数据从不触及 STEAV 的基础设施——控制平面就在您的边界内运行。

数据主权

绝对网络隔离。PHI 任何时候都留在涵盖实体的防火墙之内。

基础设施

经由医疗体系自己的云租户实现完整治理——并提供原生 Epic FHIR 与 HL7 连接器。

与我们合作

给审计方的是证据,不是说辞。

不必再为 HIPAA 与 FDA 评审拼装合规叙事。STEAV 实时生成每次训练运行的不可篡改、可验证证明——申报证据是构建过程的自然产物。

试点包含的内容
在您医疗体系云内搭建的专属环境
您的第一份密码学签名训练记录
可用于真实评审的审计级血缘导出
专属 STEAV 工程师全程护航,直至上线
成为合作伙伴

4–6 周完成首次流水线运行,8–12 周实现首个生产级联邦。

启动试点
第 0–3 周
需求界定

我们与您梳理一条临床工作流,并在您的云中搭建环境。

第 4–6 周
首次存证运行

一份可直接递交审计方的签名训练记录。

第 7–12 周
生产级联邦

跨机构实时训练上线,每次运行都产出证据。