Обробляйте медичні записи з клінічною точністю та бездоганною відповідністю вимогам — AI, який розуміє охорону здоров'я так само глибоко, як і ваша команда.

Організації охорони здоров'я потопають у медичних записах — виписних епікризах, результатах лабораторних досліджень, радіологічних звітах, нотатках лікарів, операційних записах та страховій кореспонденції — які надходять у вкрай непослідовних форматах через факс, експорт з EHR, пацієнтські портали та відсканований папір.
Клінічний персонал витрачає години на ручний перегляд карт, витягуючи діагнози та коди процедур, узгоджуючи записи між постачальниками послуг та готуючи резюме для перевірки використання або судових проваджень. Помилки в цьому процесі мають реальні наслідки: неправильне кодування призводить до відхилення претензій та втрати доходу, пропущені клінічні деталі ставлять під загрозу безпеку пацієнтів, а порушення HIPAA через неправильне поводження із записами тягнуть за собою суворі покарання. Існуючі інструменти автоматизації не мають клінічного розуміння для аналізу нюансів медичної мови, а загальноцільовий AI викликає серйозні занепокоєння щодо відповідності вимогам та безпеки даних.
Знайдіть більше планів впровадження для вашого наступного проекту
Зв'яжіться з нами, щоб обговорити, як ми можемо створити це рішення для вашого бізнесу з нашою командою експертів.
Зв'яжіться з намиMicrocosmWorks може надати HIPAA-сумісного AI асистента для медичних записів, розробленого спеціально для регуляторних та клінічних вимог охорони здоров'я. Система приймає записи з будь-якого джерела та формату, застосовує медичний OCR та аналіз макета документа, а також використовує клінічно-обізнані LLMs для вилучення структурованих даних — діагнозів, процедур, ліків, алергій, лабораторних показників та інформації про постачальника послуг — з контекстуальним розумінням, необхідним для розрізнення "історії" від "активного" стану. Асистент генерує стислі клінічні резюме, пропонує коди ICD-10 та CPT для перевірки кодувальником, позначає розбіжності між записами та виявляє критичні знахідки, що потребують негайної уваги. Кожна взаємодія регулюється комплексною системою безпеки та відповідності: дані шифруються в стані спокою та при передачі, весь доступ є ролевим з MFA, кожне AI виведення реєструється в незмінному аудиторському журналі, а PHI ніколи не залишає ваше затверджене хмарне середовище. Інтерфейс перегляду з участю людини гарантує, що клініцисти зберігають остаточну владу над усіма результатами.
Платформа розгортається у виділеному, HIPAA-сумісному хмарному середовищі зі строгою мережевою ізоляцією, межами шифрування та контролем доступу. Записи проходять через шар прийому даних у безпечний конвеєр обробки: OCR та нормалізація, клінічний NLP та вилучення сутностей, пропозиції кодування, генерація резюме та забезпечення якості — кожен етап створює структуровані виходи, що зберігаються в зашифрованому сховищі клінічних даних. Шар виведення працює в межах відповідності вимогам без зовнішніх викликів API, використовуючи виключно самостійно розміщені моделі або послуги AI, що покриваються BAA. Служба аудиту реєструє кожен доступ до даних, виведення моделі та дію користувача для регуляторної звітності.
| Етап | Тривалість | Результати |
|---|---|---|
| Відповідність та архітектура | Тижні 1-3 | Оцінка безпеки HIPAA, узгодження BAA, проектування інфраструктури, картографування потоку даних |
| Безпечна інфраструктура | Тижні 3-5 | HIPAA-сумісне хмарне середовище, шари шифрування, контроль доступу, ведення аудиторського журналу |
| Конвеєр клінічного NLP | Тижні 5-8 | Інтеграція OCR, медичні моделі NLP, вилучення сутностей, механізм пропозицій кодування |
| Інтерфейс перегляду та інтеграція EHR | Тижні 8-11 | Клінічний робочий стіл, конектори HL7/FHIR, двостороння синхронізація EHR, ролевий доступ |
| Валідація та запуск | Тижні 11-14 | Валідація клінічної точності, тестування на проникнення, аудит відповідності, поетапне розгортання |
| Рівень | Технології |
|---|---|
| Бекенд | Python, FastAPI, Celery, HL7 FHIR R4 |
| AI / ML | Self-hosted Llama 3 (клінічно доналаштований), Azure AI (BAA-covered), MedSpaCy, SciSpaCy, Tesseract OCR |
| Фронтенд | React, TypeScript, TailwindCSS (робочий стіл клінічного огляду) |
| База даних | PostgreSQL (зашифрована), Elasticsearch, Azure Blob Storage (зашифроване в стані спокою) |
| Інфраструктура | Azure (HIPAA/HITRUST), AKS, Key Vault, Azure Monitor, Private Link |
| Показник | Покращення | Деталі |
|---|---|---|
| Час обробки записів | -80% | Автоматичне вилучення замінює години ручного перегляду карт на одну зустріч з пацієнтом |
| Точність кодування | 93-96% | Клінічно-обізнаний AI пропонує коди з підтверджуючими доказами, зменшуючи показники відмов на 40% |
| Час на документування для клініциста | -50% | Резюме, згенеровані AI, та попередньо заповнені поля значно зменшують навантаження на документування |
| Готовність до аудиту відповідності | 100% покриття | Кожен доступ до даних та AI виведення реєструється в незмінному аудиторському журналі для звітності HIPAA |
| Відсоток відхилених претензій | -40% | Точне, підкріплене доказами кодування зменшує відмови платників та прискорює відшкодування |
AI постійно інтерпретує неправильно
Відбирайте тисячі кандидатів за лічені хвилини за допомогою справедливих, послідовних і зрозумілих оцінок кандидатів — інтегрованих безпосередньо у вашу ATS.
MicrocosmWorks створює асистентів медичних записів, сумісних з HIPAA, із наскрізним шифруванням, хмарною інфраструктурою, що покривається BAA (AWS GovCloud або Azure Healthcare APIs), та контролем доступу на основі ролей, який обмежує видимість PHI лише для авторизованого персоналу. Уся обробка AI відбувається в межах, сумісних з HIPAA, без надсилання даних пацієнтів до зовнішніх LLM APIs — ми розгортаємо виділені екземпляри моделей у вашому периметрі безпеки. Система веде вичерпні журнали аудиту кожної події доступу до PHI, відповідаючи технічним вимогам безпеки Правила безпеки HIPAA.
MicrocosmWorks розгортає клінічні моделі NLP, навчені на медичній термінології, кодах ICD-10 та онтологіях SNOMED CT, для вилучення діагнозів, медикаментів, процедур та лабораторних показників з вільного тексту лікарських записів з точністю понад 90%. Система обробляє медичні скорочення, контекстуальне заперечення (наприклад, 'немає ознак інфекції') та часові зв'язки між симптомами та методами лікування. Видобуті дані зіставляються з ресурсами, сумісними з FHIR, для безшовної інтеграції з вашою системою EHR.
MicrocosmWorks реалізує систему клінічного узгодження, яка перехресно перевіряє дані пацієнтів між візитами, постачальниками послуг та закладами, щоб виявляти протиріччя, такі як суперечливі списки ліків, непослідовні записи алергій або розбіжні діагнози. Система представляє розбіжності клінічному персоналу з порівняннями пліч-о-пліч та інформацією про походження, яка показує, звідки походить кожен елемент даних. Це проактивне узгодження допомагає запобігти помилкам у медикаментах та гарантує, що довгострокові записи пацієнтів залишаються точними під час переходів між видами догляду.
MicrocosmWorks створює інтеграції з Epic (через FHIR R4 та custom APIs), Cerner/Oracle Health, Allscripts, athenahealth та eClinicalWorks, використовуючи стандарти обміну повідомленнями HL7 FHIR, HL7 v2 та CDA для обміну документами. Асистент може як читати, так і записувати дані в EHR, забезпечуючи автоматичне оновлення карт, пропозиції кодування та заповнення даних попередньої авторизації. Розробка інтеграції для основної системи EHR зазвичай займає 4-8 тижнів за ставками $25-$50/год, залежно від зрілості API постачальника EHR.
MicrocosmWorks навчає асистента медичних записів за рекомендаціями з кодування CPT, ICD-10-CM/PCS та HCPCS, щоб пропонувати відповідні коди на основі клінічної документації, виявляючи недокодовані випадки, що призводять до втрати доходу, та надкодовані випадки, що загрожують аудиторськими перевірками. Система перехресно перевіряє документацію за правилами кодування, щоб визначити відсутню специфіку (наприклад, латеральність або тяжкість) та спонукає клініцистів додавати уточнюючі деталі перед поданням претензії. Клієнти зазвичай спостерігають зниження кількості відмов у претензіях на 10-20% та вимірне збільшення точності кодування протягом першого кварталу.