نظام تدقيق وتحليل جودة بيانات الرعاية الصحية المدعوم بالذكاء الاصطناعي

لقد قمنا ببناء منصة شاملة لتدقيق بيانات الرعاية الصحية تجمع بين استخراج البيانات من الويب (web scraping)، والتحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI-powered analysis)، ولوحات تحكم متعددة المستخدمين لتسجيل الجودة وتتبع الامتثال.

البنية

• الواجهة الخلفية (Backend): NestJS 10 مع TypeScript، MySQL/TypeORM، تخزين Redis المؤقت
• الواجهة الأمامية (Frontend): React 18 مع TypeScript، Vite، Redux Toolkit، Tailwind CSS
• إضافة المتصفح (Browser Extension): Chrome Manifest v3 لاستخراج بيانات صفحات الويب
• محرك الذكاء الاصطناعي (AI Engine): Azure OpenAI (GPT-4/GPT-5) لتحليل البيانات وتسجيل الجودة
• الأمان: تشفير AES للبيانات في وضع السكون، JWT مع مصادقة Argon2

خط أنابيب المعالجة

1. استخراج البيانات - إضافة Chrome تلتقط البيانات من صفحات الويب والإطارات المضمنة (iframes)
2. تحويل HTML إلى JSON - Azure OpenAI يحول HTML الخام إلى بيانات منظمة
3. تحليل الجودة - تسجيل نقاط مدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI-powered scoring) مع إصدار قابل للتكوين للموجهات (prompt versioning)
4. اقتراحات رموز CPT - توصيات آلية لرموز الإجراءات
5. تقارير الامتثال - تسجيل التدقيق (audit logging) مع تحليلات زمنية

الميزات الرئيسية

1. إضافة Chrome - حقن سكربت المحتوى لالتقاط البيانات بسلاسة من أنظمة الويب السريرية
2. تسجيل جودة الذكاء الاصطناعي (AI Quality Scoring) - تحليل متعدد النماذج (GPT-4, GPT-5, GPT-5-mini) مع إصدار الموجهات (prompt versioning)
3. الوصول المستند إلى الأدوار - أدوار المدير العام (Super Admin)، المسؤول (Admin)، الطبيب (Doctor)، والممرضة (Nurse) مع صلاحيات دقيقة
4. تحليلات الأمراض - مقاييس الجودة حسب فئة المرض مع توزيع الشدة
5. مسار التدقيق (Audit Trail) - تسجيل كامل لجميع عمليات البيانات للامتثال
6. تشفير البيانات - تشفير AES لبيانات الرعاية الصحية الحساسة