Medical AI with sealed PHI.
Confidential compute lets care teams use AI assistants, imaging models, and research workflows while protected health information stays sealed and every clinical run can carry evidence.
sealed PHI
01
PHI 不能离开边界
临床记录、医学影像、化验结果和患者病史只有在服务商和主机都无法读取时，才对 AI 有价值。
02
HIPAA 需要证据
医疗采购方需要的不只是供应商政策。他们需要运行隔离、无日志行为以及可审计访问路径的证明。
03
医院需要协作
研究网络需要共享模型输出，而不应将原始 PHI 汇聚到新的中心化风险面中。
solution mockup
A doctor can ask AI without turning the AI provider into a PHI holder.
First, the clinical chat runs through private inference with a no-log build. Then the research workflow moves compute to each hospital dataset instead of moving PHI to a central operator.
Clinical AI
HIPAA · no-log CVM
private inference
No-log by construction for clinical prompts.
verified
PHI sealed
verified
TEE runtime
verified
signed receipt
Clinical Compute-to-Data
PHI stays at source · clinical AI travels · every key release is gated by attestation
源头封装
每个所有者都运行本地封存 CLI：HKDF(kms_root_pubkey, analysis_app_id, analysis_compose_hash, owner_id)。加密数据集并发布密文。所有者从不发送明文或密钥。修改配方 → 密钥不再匹配。
use cases from the report
Where healthcare needs confidential compute.
面向医生的临床助手
让临床医生查询病历、影像摘要和护理上下文，同时提示词和响应都保留在无日志临床运行时内。
GPU TEE 中的放射科 AI
在受保护的 GPU 容量上运行影像分析，具备可验证的模型执行和封存 PHI 处理。
多医院队列分析
分析跨医院的共享队列，而不让各数据所有者将原始记录暴露给中心运营方。
report
密封 PHI 的医疗 AI
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