MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak Tasarlamak
Hakkındaİletişim
MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak İnşa Etmek

Önemli BT çözümleri sunuyoruz. Teknoloji, güvenlik ve işletmelerin güvenilir, yenilikçi BT altyapısı ile büyümesine yardımcı olmaktan tutkuluyuz.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI Büyüme Merkezi

AI MerkeziStartup İnovasyonuKurumsal Hızlandırıcı

Çözümler

Tüm ÇözümlerSağlık ve Fitness UygulamalarıAI Video PlatformuAI Ajan Geliştirme

Kaynaklar

ÖngörülerSektör RehberleriKullanım Durumu ŞablonlarıMimari KalıplarVaka Çalışmaları

Şirket

HakkımızdaİletişimÇalışmalarımız

Hizmetler

Dijital DanışmanlıkBulut AltyapısıSaaS GeliştirmeYapay Zeka GeliştirmeVideo Teknolojisi
ERP GeliştirmeZoho ÖzelleştirmeOdoo GeliştirmeSalesforce EntegrasyonuÖzel CRM Geliştirme
QuickBooks EntegrasyonuIoT ÇözümleriBlokzincir Geliştirme
Siber Güvenlik DanışmanlığıIT Desteği - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Tüm hakları saklıdır.

Gizlilik PolitikasıHizmet Şartları
Vaka Çalışmalarına Dön
Healthcare AuditingYayınlandı June 18, 2026 · Güncellendi May 25, 2026

Yapay Zeka Destekli Sağlık Verileri Denetim ve Kalite Analiz Sistemi

Bir sağlık kuruluşu, tıbbi veri yönetimi süreçlerinde doğruluk ve uyumluluğu sağlamak için web tabanlı sistemlerden alınan sağlık bilgilerinin otomatik olarak denetlenmesini gerektiriyordu.

Projenizi Tartışın
ai-healthcare-data-auditing.webp
Healthcare Auditing
Domain
10
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Zorluk

Sağlık verilerinin doğruluğu, hasta güvenliği ve mevzuata uygunluk açısından kritik öneme sahiptir. Kuruluş şunlarla karşılaştı:

  • Birden fazla web platformunda sağlık verilerinin manuel, hataya açık denetimi
  • Standart bir puanlama mekanizması olmayan tutarsız veri kalitesi
  • CPT kodu doğrulama ve önerme yeteneklerinin eksikliği
  • Merkezi bir uyumluluk raporlama veya denetim izi olmaması

Çözümümüz

Web kazıma (web scraping), yapay zeka destekli analiz ve kalite puanlaması ile uyumluluk takibi için çok kullanıcılı panoları bir araya getiren kapsamlı bir sağlık verileri denetim platformu geliştirdik.

Mimari

  • Arka Uç: NestJS 10 (TypeScript ile), MySQL/TypeORM, Redis önbellekleme
  • Ön Uç: React 18 (TypeScript ile), Vite, Redux Toolkit, Tailwind CSS
  • Tarayıcı Uzantısı: Web sayfası veri çıkarımı için Chrome Manifest v3
  • Yapay Zeka Motoru: Veri analizi ve kalite puanlaması için Azure OpenAI (GPT-4/GPT-5)
  • Güvenlik: Saklanan veriler için AES şifreleme, Argon2 kimlik doğrulama ile JWT

İşleme Hattı

  1. Veri Çıkarımı - Chrome uzantısı web sayfalarından ve iframe'lerden veri yakalar
  2. HTML'den JSON'a Dönüşüm - Azure OpenAI, ham HTML'i yapılandırılmış verilere dönüştürür
  3. Kalite Analizi - Yapay zeka destekli puanlama, yapılandırılabilir komut (prompt) sürümleme ile
  4. CPT Kodu Önerileri - Otomatik prosedür kodu tavsiyeleri
  5. Uyumluluk Raporlama - Zamansal analitik ile denetim günlüğü

Temel Özellikler

  1. Chrome Uzantısı - Klinik web sistemlerinden sorunsuz veri yakalama için içerik betiği (content script) enjeksiyonu
  2. Yapay Zeka Kalite Puanlaması - Komut (prompt) sürümleme ile çok modelli analiz (GPT-4, GPT-5, GPT-5-mini)
  3. Rol Tabanlı Erişim - Süper Yönetici (Super Admin), Yönetici (Admin), Doktor ve Hemşire rolleri, detaylı izinlerle
  4. Hastalık Analitiği - Hastalık kategorisine göre kalite metrikleri, şiddet dağılımıyla
  5. Denetim İzi - Uyumluluk için tüm veri operasyonlarının eksiksiz günlüğü
  6. Veri Şifreleme - Hassas sağlık verileri için AES şifreleme

Sonuçlar

Doğruluk Gelişimi: Yapay zeka destekli analiz, insanların gözden kaçırdığı veri kalitesi sorunlarını yakaladı
Uyumluluk: Sağlık sektörü düzenleyici gereksinimlerini karşılayan eksiksiz denetim izi
Verimlilik: Otomatik veri çıkarımı, web sistemlerinden manuel veri girişini ortadan kaldırdı

Teknoloji Yığını

NestJSTypeScriptMySQLTypeORMRedisAzure OpenAIReactRedux ToolkitChrome Extension (Manifest v3)AES Encryption

caseStudyDetail.more Vaka Çalışmaları

Daha fazla teknik uygulamamızı keşfedin

Healthcare Auditing

Otomatik Tıbbi Veri Çıkarma ve Versiyonlama için Tarayıcı Uzantısı

Tıbbi denetçiler ve uyumluluk ekipleri, mevcut iş akışlarını bozmadan klinik web uygulamalarından doğrudan veri yakalamak için sürtünmesiz bir yola ihtiyaç duyuyordu.

Vaka Çalışmasını Oku
Healthcare Auditing

Otomatik Tıbbi Veri Çıkarma ve Versiyonlama için Tarayıcı Uzantısı

Tıbbi denetçiler ve uyumluluk ekipleri, mevcut iş akışlarını bozmadan klinik web uygulamalarından doğrudan veri yakalamak için sürtünmesiz bir yola ihtiyaç duyuyordu.

Vaka Çalışmasını Oku

İşletmenizi Dönüştürmeye Hazır mısınız?

Zorluklarınıza benzer çözümler uygulamamızın yollarını konuşalım.

İletişime GeçincaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Ölçeklenebilirlik: Rol tabanlı erişim kontrolü ile çoklu kuruluş desteği
AI Accounting

AI Destekli Fatura İşleme (OCR ve QuickBooks Entegrasyonu ile)

Ayda yüzlerce satıcı faturasını işleyen orta ölçekli bir işletme, fatura verilerini AI/OCR kullanarak otomatik olarak çıkarıp muhasebe ve ödeme takibi için doğrudan QuickBooks'a senkronize ederek manuel veri girişini ortadan kaldırmak istedi.

Vaka Çalışmasını Oku

Sıkça Sorulan Sorular

MicrocosmWorks, bölümler arası tutarsız kodlama uygulamaları, hasta kayıtlarındaki zamansal anormallikler, istatistiksel olarak olası olmayan faturalandırma modelleri ve olumsuz sonuçlarla ilişkili belge eksiklikleri dahil olmak üzere karmaşık veri kalitesi modellerini tanımlamak için makine öğrenimi modelleri eğitti. Yalnızca önceden tanımlanmış ihlalleri yakalayan kural tabanlı sistemlerin aksine, AI modelleri, normal sağlık verilerinin istatistiksel dağılımını öğrenerek ve beklenen kalıplardan önemli ölçüde sapan kayıtları işaretleyerek yeni kalite sorunlarını tespit eder.

Evet, MicrocosmWorks, HL7 v2 mesajları, FHIR R4 paketleri, CDA belgeleri, X12 EDI işlemleri ve eski EHR sistemlerinden yaygın olarak dışa aktarılan sınırlayıcılı düz dosyalar için formata özel ayrıştırıcılara sahip evrensel bir veri alım katmanı oluşturdu. Sistem, denetim analizinden önce gelen tüm verileri standartlaştırılmış bir dahili şemaya normalleştirir, böylece AI modelleri kaynak formatından bağımsız olarak tutarlı kalite değerlendirmeleri üretir ve denetim modellerini yeniden eğitmeden yeni format ayrıştırıcıları eklenebilir.

MicrocosmWorks, denetim bulgularını klinik etki şiddeti, finansal risk, düzenleyici ceza riski ve etkilenen kayıtların hacmine göre önceliklendiren bir risk puanlama motoru uyguladı. Yanlış ilaç dozajları veya CMS denetimlerini tetikleyebilecek faturalandırma kodu uyumsuzlukları gibi yüksek öncelikli bulgular inceleme kuyruğunun en üstünde görünürken, demografik veri tutarsızlıkları gibi daha düşük riskli sorunlar periyodik inceleme için gruplandırılır ve denetim ekiplerinin sınırlı zamanlarını en önemli konulara odaklanmalarını sağlar.

MicrocosmWorks, denetim sistemini BAA kapsamındaki bulut kaynakları, şifreli veri hatları, rol tabanlı erişim kontrolleri ve her veri erişim olayının kapsamlı denetim kaydını içeren HIPAA uyumlu bir altyapı ortamında konuşlandırdı. Sistem, PHI'nin kendi veri merkezinde kalmasını gerektiren kuruluşlar için şirket içi dağıtımı destekler ve tüm AI model eğitimi, model ağırlıklarına PHI'nin gömülmemesi için kimliksizleştirilmiş veri kümeleri kullanır.

MicrocosmWorks, sağlık verisi denetim sistemlerini 30-50$/saat oranlarında geliştirir; veri alımı, AI denetim modelleri, risk puanlama ve raporlama panolarını içeren üretime hazır bir platform genellikle 4-6 aylık bir geliştirme süresi gerektirir. Sistem, faturalandırma hatalarını yakalayarak, talep reddini azaltarak ve düzenleyici denetimleri tetiklemeden önce belge eksikliklerini belirleyerek genellikle ilk yıl içinde ROI sağlar; müşteriler veri kalitesiyle ilişkili gelir sızıntılarında %15-30 azalma rapor etmektedir.