"A compra de um scribe de IA utilizando a lista VOR é opcional. Ainda pode adquirir soluções que não estão na lista VOR."

Fonte: Supply Ontario Practice Hub

Milhares de profissionais médicos em todo o Canadá continuam a usar a Heidi com confiança. Desde OHTs e PCNs em Ontário, até departamentos de emergência em Montreal, até equipas rurais no Yukon, a Heidi está presente onde quer que o cuidado seja prestado.

Sim. A Heidi está totalmente em conformidade com as leis canadianas de privacidade e segurança, incluindo PIPEDA, PHIPA, FIPPA, PIPA, Lei 25 do Quebec e todos os outros regulamentos provinciais relevantes.

Não. A Heidi Health não utiliza nenhum dado de doentes, incluindo dados desidentificados, para formação de modelos, utilização secundária ou melhoria da sua IA.

Sim. A Heidi Health garante que todos os dados sejam armazenados e processados no Canadá para os nossos utilizadores canadianos.

Se alguma vez decidir deixar de utilizar a Heidi ou se descontinuarmos o produto, não será deixado sem recurso.

Os profissionais médicos podem exportar os seus dados em qualquer momento, e trabalharemos consigo para garantir uma transição tranquila para outra ferramenta, se necessário. Os seus dados permanecem acessíveis e sob o seu controlo em todo o processo. Também temos um Plano de Continuidade de Negócios e Recuperação de Desastres completo implementado para cobrir qualquer perturbação inesperada, seja uma interrupção de serviço ou um problema mais amplo.

Não há bloqueio, e nenhum impacto no seu procedimento clínico se deixar de utilizar a Heidi.

Sim. Os períodos de retenção de dados são determinados pelos profissionais médicos, com opções de eliminação automática se preferível à eliminação manual. Quando os dados são eliminados, são destruídos de forma segura utilizando métodos de apagamento seguro e são irrecuperáveis dos nossos servidores.

A Heidi foi desenvolvida com segurança no seu núcleo. Utilizamos uma série de ferramentas e práticas modernas para manter os seus dados seguros, incluindo:

Também seguimos uma abordagem de "segurança por conceção", o que significa que a segurança não é algo que aplicamos posteriormente. Está integrada na forma como concebemos, desenvolvemos e operamos a Heidi diariamente.

Sim. Realizamos avaliações de segurança e privacidade regulares para garantir que tudo está funcionando como deve e que estamos mantendo os seus dados seguros.

Isto inclui testes de penetração anuais realizados por empresas de segurança independentes, bem como análises internas contínuas da nossa infraestrutura e processos. Também completamos Avaliações de Impacto na Privacidade e Avaliações de Risco de Ameaça, especialmente quando algo significativo muda no sistema.

A nossa equipa de conformidade e segurança utiliza ferramentas de monitorização em tempo real e realiza auditorias regulares para detectar problemas cedo e reduzir riscos. Faz parte da forma como nos mantemos proativos e garantimos que a Heidi permanece segura para utilizar em ambientes clínicos.

Sim. A Heidi está certificada conforme vários padrões bem conhecidos e respeitados, incluindo:

Estas certificações não são apenas para mostrar, refletem a forma como realmente operamos a plataforma, desde o desenvolvimento de produtos até à manipulação de dados e resposta a incidentes.

Também fomos aprovados para utilização por hospitais principais e redes de saúde em todo o país, incluindo em Ontário, Colúmbia Britânica, Quebec e Yukon.

Absolutamente. A infraestrutura da Heidi foi desenvolvida com resiliência e integridade de dados em mente. Todos os dados clínicos são automaticamente e continuamente copiados para armazenamento seguro e encriptado dentro de centros de dados canadianos. O nosso Plano de Recuperação de Desastres e Continuidade de Negócios, abrange tudo, desde falhas de hardware até perturbações mais amplas de serviço, bem como:

Sim. A Heidi possui salvaguardas integradas que notificam os utilizadores se qualquer parte da conversa não for totalmente processada ou transcrita, garantindo que os profissionais médicos estejam cientes de dados em falta ou incompletos antes de dependerem do conteúdo gerado.