Memproses rekod perubatan dengan ketepatan klinikal dan pematuhan yang teguh — AI yang memahami penjagaan kesihatan sedalam yang difahami oleh pasukan anda.

Organisasi penjagaan kesihatan tenggelam dalam rekod perubatan — ringkasan discaj, keputusan makmal, laporan radiologi, nota doktor, rekod operasi, dan surat-menyurat insurans — yang tiba dalam format yang sangat tidak konsisten melalui faks, eksport EHR, portal pesakit, dan kertas yang diimbas.
Staf klinikal menghabiskan berjam-jam menyemak carta secara manual, mengekstrak diagnosis dan kod prosedur, menyelaraskan rekod antara pembekal, dan menyediakan ringkasan untuk semakan penggunaan atau prosiding undang-undang. Kesilapan dalam proses ini mempunyai akibat yang nyata: pengekodan yang salah menyebabkan tuntutan ditolak dan kehilangan hasil, butiran klinikal yang terlepas menjejaskan keselamatan pesakit, dan pelanggaran HIPAA daripada rekod yang salah urus membawa penalti yang teruk. Alat automasi sedia ada tidak mempunyai pemahaman klinikal untuk menganalisis bahasa perubatan yang bernuansa, dan AI tujuan umum menimbulkan kebimbangan serius mengenai pematuhan dan keselamatan data.
Temui lebih banyak pelan pelaksanaan untuk projek seterusnya anda
Hubungi kami untuk membincangkan bagaimana kami boleh membina penyelesaian ini untuk perniagaan anda dengan pasukan pakar kami.
Hubungi KamiMicrocosmWorks boleh menyediakan pembantu rekod perubatan AI yang mematuhi HIPAA, dibina khusus untuk tuntutan peraturan dan klinikal dalam penjagaan kesihatan. Sistem ini menyerap rekod daripada sebarang sumber dan format, menggunakan OCR gred perubatan dan analisis susun atur dokumen, serta menggunakan LLM yang peka secara klinikal untuk mengekstrak data berstruktur — diagnosis, prosedur, ubat-ubatan, alahan, nilai makmal, dan maklumat pembekal — dengan pemahaman kontekstual yang diperlukan untuk membezakan "sejarah" daripada keadaan "aktif". Pembantu ini menjana ringkasan klinikal yang ringkas, mencadangkan kod ICD-10 dan CPT untuk semakan pengekod, menandakan percanggahan antara rekod, dan mendedahkan penemuan kritikal yang memerlukan perhatian segera. Setiap interaksi dikawal oleh rangka kerja keselamatan dan pematuhan yang komprehensif: data disulitkan semasa rehat dan dalam transit, semua akses adalah berasaskan peranan dengan MFA, setiap inferens AI direkodkan dalam jejak audit yang tidak berubah, dan PHI tidak pernah meninggalkan persekitaran cloud yang diluluskan oleh anda. Antara muka semakan human-in-the-loop memastikan pakar klinikal mengekalkan kuasa muktamad ke atas semua output.
Platform ini digunakan dalam persekitaran cloud khusus yang mematuhi HIPAA dengan pengasingan rangkaian yang ketat, sempadan penyulitan, dan kawalan akses. Rekod mengalir melalui lapisan pengambilan data ke dalam saluran pemprosesan yang selamat: OCR dan normalisasi, NLP klinikal dan pengekstrakan entiti, cadangan pengekodan, penjanaan ringkasan, dan jaminan kualiti — setiap peringkat menghasilkan output berstruktur yang disimpan dalam repositori data klinikal yang disulitkan. Lapisan inferens berjalan dalam sempadan pematuhan tanpa panggilan API luaran, menggunakan model yang dihoskan sendiri atau perkhidmatan AI yang dilindungi BAA secara eksklusif. Perkhidmatan audit merekodkan setiap akses data, inferens model, dan tindakan pengguna untuk pelaporan peraturan.
| Fasa | Tempoh | Hasil |
|---|---|---|
| Pematuhan & Seni Bina | Minggu 1-3 | Penilaian keselamatan HIPAA, penyelarasan BAA, reka bentuk infrastruktur, pemetaan aliran data |
| Infrastruktur Selamat | Minggu 3-5 | Persekitaran cloud yang mematuhi HIPAA, lapisan penyulitan, kawalan akses, pengelogan audit |
| Saluran NLP Klinikal | Minggu 5-8 | Integrasi OCR, model NLP perubatan, pengekstrakan entiti, enjin cadangan pengekodan |
| UI Semakan & Integrasi EHR | Minggu 8-11 | Meja kerja klinikal, penyambung HL7/FHIR, penyegerakan dwi-arah EHR, akses berasaskan peranan |
| Pengesahan & Pelancaran | Minggu 11-14 | Pengesahan ketepatan klinikal, ujian penembusan, audit pematuhan, pelaksanaan berfasa |
| Lapisan | Teknologi |
|---|---|
| Backend | Python, FastAPI, Celery, HL7 FHIR R4 |
| AI / ML | Self-hosted Llama 3 (disesuaikan secara klinikal), Azure AI (dilindungi BAA), MedSpaCy, SciSpaCy, Tesseract OCR |
| Frontend | React, TypeScript, TailwindCSS (meja kerja semakan klinikal) |
| Pangkalan Data | PostgreSQL (disulitkan), Elasticsearch, Azure Blob Storage (disulitkan semasa rehat) |
| Infrastruktur | Azure (HIPAA/HITRUST), AKS, Key Vault, Azure Monitor, Private Link |
| Metrik | Peningkatan | Perincian |
|---|---|---|
| Masa Pemprosesan Rekod | -80% | Pengekstrakan automatik menggantikan jam semakan carta manual bagi setiap pertemuan pesakit |
| Ketepatan Pengekodan | 93-96% | AI yang peka secara klinikal mencadangkan kod dengan bukti sokongan, mengurangkan kadar penolakan sebanyak 40% |
| Masa Dokumentasi Pakar Klinikal | -50% | Ringkasan yang dijana AI dan medan yang telah diisi mengurangkan beban dokumentasi dengan ketara |
| Kesediaan Audit Pematuhan | Liputan 100% | Setiap akses data dan inferens AI direkodkan dengan jejak audit yang tidak berubah untuk pelaporan HIPAA |
| Kadar Penolakan Tuntutan | -40% | Pengekodan yang tepat dan disokong bukti mengurangkan penolakan pembayar dan mempercepatkan pembayaran balik |
Menyampaikan pandangan pelaburan yang diperibadikan dan mematuhi peraturan pada skala besar — tanpa menambah bilangan kakitangan penasihat anda.
MicrocosmWorks membina pembantu rekod perubatan yang patuh HIPAA dengan penyulitan hujung ke hujung, infrastruktur awan yang dilindungi BAA (AWS GovCloud atau Azure Healthcare APIs), dan kawalan akses berdasarkan peranan yang mengehadkan keterlihatan PHI kepada kakitangan yang diberi kuasa sahaja. Semua pemprosesan AI berlaku dalam sempadan yang patuh HIPAA tanpa data pesakit dihantar ke LLM API luaran — kami menggunakan instans model khusus dalam perimeter keselamatan anda. Sistem ini mengekalkan log audit yang komprehensif bagi setiap peristiwa akses PHI, memenuhi keperluan perlindungan teknikal Peraturan Keselamatan HIPAA.
MicrocosmWorks menggunakan model NLP klinikal yang dilatih berdasarkan terminologi perubatan, kod ICD-10, dan ontologi SNOMED CT untuk mengekstrak diagnosis, ubat-ubatan, prosedur, dan nilai makmal daripada nota doktor teks bebas dengan ketepatan lebih 90%. Sistem ini mengendalikan singkatan perubatan, negasi kontekstual (cth., 'tiada tanda jangkitan'), dan hubungan temporal antara gejala dan rawatan. Data yang diekstrak dipetakan kepada sumber yang patuh FHIR untuk integrasi lancar dengan sistem EHR anda.
MicrocosmWorks melaksanakan enjin penyelarasan klinikal yang menyilang rujukan data pesakit merentasi perjumpaan, penyedia, dan kemudahan untuk menandakan percanggahan seperti senarai ubat yang bertentangan, rekod alahan yang tidak konsisten, atau diagnosis yang berbeza. Sistem ini membentangkan percanggahan kepada kakitangan klinikal dengan perbandingan bersebelahan dan maklumat asal yang menunjukkan dari mana setiap titik data berasal. Penyelarasan proaktif ini membantu mencegah kesilapan ubat dan memastikan rekod pesakit longitudinal kekal tepat merentasi peralihan penjagaan.
MicrocosmWorks membina integrasi dengan Epic (melalui FHIR R4 dan API tersuai), Cerner/Oracle Health, Allscripts, athenahealth, dan eClinicalWorks menggunakan HL7 FHIR, HL7 v2 messaging, dan piawaian pertukaran dokumen CDA. Pembantu ini boleh membaca dari dan menulis kembali ke EHR, membolehkan kemas kini carta automatik, cadangan pengekodan, dan pengisian data kebenaran pra. Pembangunan integrasi untuk sistem EHR utama biasanya mengambil masa 4-8 minggu pada kadar $25-$50/jam bergantung pada kematangan API vendor EHR.
MicrocosmWorks melatih pembantu rekod perubatan berdasarkan garis panduan pengekodan CPT, ICD-10-CM/PCS, dan HCPCS untuk mencadangkan kod yang sesuai berdasarkan dokumentasi klinikal, menandakan perjumpaan yang kurang dikodkan yang menyebabkan kehilangan pendapatan dan perjumpaan yang terlebih dikodkan yang berisiko pendedahan audit. Sistem ini menyilangkan rujukan dokumentasi terhadap peraturan pengekodan untuk mengenal pasti spesifisiti yang hilang (seperti lateraliti atau keterukan) dan mendorong pakar klinikal untuk menambah butiran penjelasan sebelum penyerahan tuntutan. Pelanggan biasanya melihat pengurangan 10-20% dalam penolakan tuntutan dan peningkatan ketepatan pengekodan yang boleh diukur dalam suku pertama.