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。
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。
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。
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。
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。
数据留在原地，移动的只有模型更新。
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。
带着记录上线
基于所有机构数据训练出的模型上线时，附带其构建过程的记录。交给评审方的是记录，而不是口头保证。
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。
审计方看到的，就是平台记录下的。
没有任何平台能让受保护实体符合 HIPAA——BAA、访问控制和风险分析仍然由你负责。CID 去掉的是最难的那部分：因为 PHI 从不离开你的环境，训练不再是一次需要你论证的披露。
PHI 从不离开涵盖实体。训练就地进行，移动的只有经过签名的模型更新。
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。
将患者数据从模型中移除，而不仅是从数据库删除，并保留这一操作的记录。
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。
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。
绝对网络隔离。PHI 任何时候都留在涵盖实体的防火墙之内。
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。
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 在每次训练运行发生时即完成记录，申报证据自然成为构建过程的副产品。
4–6 周完成首次流水线运行，8–12 周实现首个生产级联邦。
我们与您梳理一条临床工作流，并在您的云中搭建环境。
一份可直接递交审计方的签名训练记录。
跨机构实时训练上线，每次运行都产出证据。