Traitez les dossiers médicaux avec une précision clinique et une conformité à toute épreuve — une AI qui comprend le secteur de la santé aussi profondément que votre équipe.

Les organisations de santé sont submergées de dossiers médicaux — résumés de sortie, résultats de laboratoire, rapports de radiologie, notes de médecins, comptes-rendus opératoires et correspondance avec les assureurs — qui arrivent dans des formats très incohérents par fax, via des exportations d'EHR, des portails patients et des documents scannés.
Le personnel clinique passe des heures à examiner manuellement les dossiers, à extraire les diagnostics et les codes de procédure, à rapprocher les dossiers entre les différents prestataires et à préparer des résumés pour l'examen de l'utilisation ou les procédures judiciaires. Les erreurs dans ce processus ont des conséquences réelles : un codage incorrect entraîne des refus de remboursement et des pertes de revenus, des détails cliniques manqués compromettent la sécurité des patients, et les violations de HIPAA dues à des dossiers mal gérés entraînent de lourdes sanctions. Les outils d'automatisation existants manquent de la compréhension clinique pour analyser le langage médical nuancé, et l'AI à usage général soulève de sérieuses préoccupations en matière de conformité et de sécurité des données.
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Orchestrez des agents intelligents à travers vos processus métier — approbations, reporting, flux de données — afin que vos équipes se concentrent sur le jugement, et non sur les tâches répétitives.

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Contactez-nousMicrocosmWorks peut fournir un assistant AI de dossiers médicaux conforme à HIPAA, spécialement conçu pour les exigences réglementaires et cliniques du secteur de la santé. Le système ingère les dossiers de n'importe quelle source et format, applique une OCR de qualité médicale et une analyse de la mise en page des documents, et utilise des LLMs conscients des aspects cliniques pour extraire des données structurées — diagnostics, procédures, médicaments, allergies, valeurs de laboratoire et informations sur les prestataires — avec la compréhension contextuelle nécessaire pour distinguer un "antécédent" d'une "affection active". L'assistant génère des résumés cliniques concis, suggère des codes ICD-10 et CPT pour examen par le codeur, signale les divergences entre les dossiers et met en évidence les découvertes critiques qui nécessitent une attention immédiate. Chaque interaction est régie par un cadre de sécurité et de conformité complet : les données sont chiffrées au repos et en transit, tout accès est basé sur les rôles avec MFA, chaque inférence AI est enregistrée dans une piste d'audit immuable, et les PHI ne quittent jamais votre environnement cloud approuvé. Une interface de révision avec intervention humaine garantit que les cliniciens conservent l'autorité finale sur toutes les sorties.
La plateforme se déploie dans un environnement cloud dédié, conforme à HIPAA, avec une isolation réseau stricte, des limites de chiffrement et des contrôles d'accès. Les dossiers transitent par une couche d'ingestion vers un pipeline de traitement sécurisé : OCR et normalisation, NLP clinique et extraction d'entités, suggestion de codage, génération de résumés et assurance qualité — chaque étape produisant des sorties structurées stockées dans un dépôt de données cliniques chiffré. La couche d'inférence s'exécute à l'intérieur de la limite de conformité sans appels API externes, utilisant exclusivement des modèles auto-hébergés ou des services AI couverts par BAA. Un service d'audit enregistre chaque accès aux données, inférence de modèle et action utilisateur pour les rapports réglementaires.
| Phase | Durée | Livrables |
|---|---|---|
| Conformité et Architecture | Semaines 1-3 | Évaluation de la sécurité HIPAA, alignement BAA, conception de l'infrastructure, cartographie des flux de données |
| Infrastructure Sécurisée | Semaines 3-5 | Environnement cloud conforme à HIPAA, couches de chiffrement, contrôles d'accès, journalisation d'audit |
| Pipeline NLP Clinique | Semaines 5-8 | Intégration OCR, modèles NLP médicaux, extraction d'entités, moteur de suggestion de codage |
| UI de Révision et Intégration EHR | Semaines 8-11 | Plan de travail clinique, connecteurs HL7/FHIR, synchronisation bidirectionnelle EHR, accès basé sur les rôles |
| Validation et Mise en Service | Semaines 11-14 | Validation de la précision clinique, tests d'intrusion, audit de conformité, déploiement par phases |
| Couche | Technologies |
|---|---|
| Backend | Python, FastAPI, Celery, HL7 FHIR R4 |
| AI / ML | Self-hosted Llama 3 (clinical fine-tuned), Azure AI (BAA-covered), MedSpaCy, SciSpaCy, Tesseract OCR |
| Frontend | React, TypeScript, TailwindCSS (plan de travail de révision clinique) |
| Base de Données | PostgreSQL (chiffrée), Elasticsearch, Azure Blob Storage (chiffré au repos) |
| Infrastructure | Azure (HIPAA/HITRUST), AKS, Key Vault, Azure Monitor, Private Link |
| Mesure | Amélioration | Détail |
|---|---|---|
| Temps de Traitement des Dossiers | -80% | L'extraction automatisée remplace des heures d'examen manuel des dossiers par rencontre patient |
| Précision du Codage | 93-96% | L'AI consciente des aspects cliniques suggère des codes avec des preuves à l'appui, réduisant les taux de refus de 40% |
| Temps de Documentation des Cliniciens | -50% | Les résumés générés par AI et les champs pré-remplis réduisent considérablement la charge de documentation |
| Préparation à l'Audit de Conformité | Couverture à 100% | Chaque accès aux données et inférence AI enregistré avec une piste d'audit immuable pour les rapports HIPAA |
| Taux de Refus de Réclamations | -40% | Un codage précis et fondé sur des preuves réduit les rejets des payeurs et accélère le remboursement |
interprète systématiquement mal
Fournir des analyses d'investissement personnalisées et conformes à la réglementation, à grande échelle — sans augmenter vos effectifs de conseillers.
MicrocosmWorks développe des assistants de dossiers médicaux conformes à la norme HIPAA avec un chiffrement de bout en bout, une infrastructure cloud couverte par un BAA (AWS GovCloud ou Azure Healthcare APIs), et des contrôles d'accès basés sur les rôles qui restreignent la visibilité des PHI au personnel autorisé uniquement. Tout traitement basé sur l'AI a lieu dans des limites conformes à la norme HIPAA sans qu'aucune donnée patient ne soit envoyée à des API LLM externes — nous déployons des instances de modèle dédiées au sein de votre périmètre de sécurité. Le système maintient des journaux d'audit complets de chaque événement d'accès aux PHI, répondant aux exigences de sauvegarde technique de la HIPAA Security Rule.
MicrocosmWorks déploie des modèles NLP cliniques entraînés sur la terminologie médicale, les codes ICD-10 et les ontologies SNOMED CT pour extraire les diagnostics, les médicaments, les procédures et les valeurs de laboratoire à partir de notes de médecin en texte libre avec une précision de plus de 90 %. Le système gère les abréviations médicales, la négation contextuelle (par exemple, "pas de signes d'infection") et les relations temporelles entre les symptômes et les traitements. Les données extraites sont mappées à des ressources conformes à FHIR pour une intégration transparente avec votre système EHR.
MicrocosmWorks met en œuvre un moteur de réconciliation clinique qui recoupe les données patient entre les rencontres, les prestataires et les établissements pour signaler les contradictions telles que des listes de médicaments contradictoires, des dossiers d'allergies incohérents ou des diagnostics divergents. Le système présente les divergences au personnel clinique avec des comparaisons côte à côte et des informations de provenance indiquant l'origine de chaque point de données. Cette réconciliation proactive aide à prévenir les erreurs de médication et assure que les dossiers longitudinaux des patients restent précis lors des transitions de soins.
MicrocosmWorks développe des intégrations avec Epic (via FHIR R4 et des API personnalisées), Cerner/Oracle Health, Allscripts, athenahealth et eClinicalWorks en utilisant les standards d'échange de documents HL7 FHIR, de messagerie HL7 v2 et CDA. L'assistant peut à la fois lire et écrire dans l'EHR, permettant des mises à jour automatiques de dossiers, des suggestions de codage et le renseignement de données pour les autorisations préalables. Le développement d'intégration pour un système d'EHR principal prend généralement 4 à 8 semaines à des taux de 25 $ à 50 $ de l'heure selon la maturité de l'API du fournisseur d'EHR.
MicrocosmWorks forme l'assistant de dossiers médicaux sur les directives de codage CPT, ICD-10-CM/PCS et HCPCS afin de suggérer les codes appropriés basés sur la documentation clinique, signalant les rencontres sous-codées qui laissent des revenus non perçus et les rencontres sur-codées qui risquent une exposition à l'audit. Le système vérifie la documentation par rapport aux règles de codage pour identifier les spécificités manquantes (telles que la latéralité ou la gravité) et invite les cliniciens à ajouter des détails clarificateurs avant la soumission de la réclamation. Les clients constatent généralement une réduction de 10 à 20 % des refus de réclamations et une augmentation mesurable de la précision du codage au cours du premier trimestre.