臨床的な正確さと厳格なコンプライアンスで医療記録を処理します — 貴社のチームと同じくらい医療を深く理解するAIです。

医療機関は、退院サマリー、検査結果、放射線レポート、医師のメモ、手術記録、保険関連の書類といった医療記録に埋もれています。これらは、FAX、EHRのエクスポート、患者ポータル、スキャンされた紙など、非常に一貫性のない形式で届きます。
臨床スタッフは、手作業でカルテを確認し、診断名と処置コードを抽出し、複数の医療提供者からの記録を照合し、利用状況審査や法的手続きのために要約を作成するのに何時間も費やしています。このプロセスにおけるエラーは深刻な結果を招きます。コーディングの誤りは請求の却下と収益の損失につながり、臨床詳細の見落としは患者の安全を損ない、記録の不適切な取り扱いによるHIPAA違反は重い罰則を伴います。既存の自動化ツールは、微妙な医療言語を解析するための臨床的理解に欠けており、汎用AIは深刻なコンプライアンスとデータセキュリティ上の懸念を引き起こします。
次のプロジェクトのための実装ブループリントをもっと見つける
MicrocosmWorksは、エンドツーエンドの暗号化、BAAに準拠したクラウドインフラストラクチャ(AWS GovCloudまたはAzure Healthcare APIs)、およびPHIの可視性を許可された担当者のみに制限するロールベースのアクセス制御を備えた、HIPAA準拠の医療記録アシスタントを構築しています。すべてのAI処理はHIPAA準拠の範囲内で実行され、患者データが外部のLLM APIに送信されることはありません — お客様のセキュリティ境界内に専用のモデルインスタンスを展開します。システムは、すべてのPHIアクセスイベントの包括的な監査ログを維持し、HIPAA Security Ruleの技術的保護措置要件を満たしています。
MicrocosmWorksは、医療用語、ICD-10コード、SNOMED CTオントロジーでトレーニングされた臨床NLPモデルを展開し、自由形式の医師のメモから診断、投薬、処置、および検査値を90%以上の精度で抽出します。このシステムは、医療略語、文脈的な否定(例:「感染の兆候なし」)、および症状と治療間の時間的関係を処理します。抽出されたデータはFHIR準拠のリソースにマッピングされ、お客様のEHRシステムとのシームレスな統合を可能にします。
MicrocosmWorksは、受診、プロバイダー、施設を横断して患者データを相互参照し、矛盾する投薬リスト、一貫性のないアレルギー記録、異なる診断といった矛盾を検出する臨床照合エンジンを実装しています。このシステムは、各データポイントの出所を示す出典情報と並べて比較した形で、不一致を臨床スタッフに提示します。この積極的な照合は、投薬エラーの防止に貢献し、ケアの移行全体で縦断的な患者記録が正確に保たれることを保証します。
MicrocosmWorksは、HL7 FHIR、HL7 v2メッセージング、およびCDA文書交換標準を用いて、Epic(FHIR R4およびカスタムAPIsを介して)、Cerner/Oracle Health、Allscripts、athenahealth、およびeClinicalWorksとの統合を構築します。アシスタントはEHRから読み取り、EHRに書き戻すことができ、これにより自動化されたチャート更新、コーディング提案、および事前承認データの入力が可能になります。主要なEHRシステム向け統合開発は、EHRベンダーのAPI成熟度に応じて、通常4〜8週間かかり、時給$25〜$50のレートとなります。
MicrocosmWorksは、CPT、ICD-10-CM/PCS、およびHCPCSのコーディングガイドラインに基づいて医療記録アシスタントを訓練し、臨床文書に基づいた適切なコードを提案します。これにより、収益を取り逃がす過少コーディングされた診療や、監査リスクを高める過剰コーディングされた診療を特定します。システムは、文書とコーディングルールを相互参照し、不足している特異性(左右差や重症度など)を特定し、請求提出前に臨床医に詳細な情報の追加を促します。顧客は通常、請求拒否が10〜20%減少し、最初の四半期以内にコーディング精度が測定可能に向上することを確認しています。
MicrocosmWorksは、医療の規制および臨床的要件に特化して構築された、HIPAA準拠のAI医療記録アシスタントを提供します。このシステムは、あらゆるソースと形式の記録を取り込み、医療グレードのOCRとドキュメントレイアウト分析を適用し、臨床的に認識されたLLMを使用して、診断名、処置、薬剤、アレルギー、検査値、医療提供者情報などの構造化データを抽出します。「既往歴」と「現病歴」を区別するために必要な文脈理解を備えています。アシスタントは、簡潔な臨床要約を生成し、コーダーが確認するためのICD-10およびCPTコードを提案し、記録間の不一致を指摘し、直ちに対応が必要な重要な所見を提示します。すべてのやり取りは包括的なセキュリティおよびコンプライアンスフレームワークによって管理されます。データは保存時および転送時に暗号化され、すべてのアクセスはMFAを備えたロールベースであり、すべてのAI推論は不変の監査証跡に記録され、PHIは承認されたクラウド環境から外に出ることはありません。ヒューマン・イン・ザ・ループのレビューインターフェースにより、臨床医はすべての出力に対して最終的な権限を保持します。
このプラットフォームは、厳格なネットワーク分離、暗号化境界、アクセス制御を備えた、専用のHIPAA準拠クラウド環境内に展開されます。記録は取り込みレイヤーを通じて、セキュアな処理パイプライン(OCRと正規化、臨床NLPとエンティティ抽出、コーディング提案、要約生成、品質保証)に流れ込みます。各ステージでは、暗号化された臨床データリポジトリに保存される構造化された出力が生成されます。推論レイヤーは、外部API呼び出しなしでコンプライアンス境界内で実行され、自己ホスト型モデルまたはBAAでカバーされたAIサービスのみを使用します。監査サービスは、規制報告のためにすべてのデータアクセス、モデル推論、ユーザーアクションを記録します。
| フェーズ | 期間 | 成果物 |
|---|---|---|
| コンプライアンスとアーキテクチャ | 1-3週目 | HIPAAセキュリティ評価、BAA適合、インフラ設計、データフローマッピング |
| セキュアなインフラストラクチャ | 3-5週目 | HIPAA準拠クラウド環境、暗号化レイヤー、アクセス制御、監査ログ記録 |
| 臨床NLPパイプライン | 5-8週目 | OCR統合、医療NLPモデル、エンティティ抽出、コーディング提案エンジン |
| レビューUIとEHR統合 | 8-11週目 | 臨床ワークベンチ、HL7/FHIRコネクタ、EHR双方向同期、ロールベースアクセス |
| 検証とGo-Live | 11-14週目 | 臨床精度検証、ペネトレーションテスト、コンプライアンス監査、段階的展開 |
| レイヤー | テクノロジー |
|---|---|
| バックエンド | Python, FastAPI, Celery, HL7 FHIR R4 |
| AI / ML | Self-hosted Llama 3 (臨床用にファインチューニング済み), Azure AI (BAAでカバー), MedSpaCy, SciSpaCy, Tesseract OCR |
| フロントエンド | React, TypeScript, TailwindCSS (臨床レビューワークベンチ) |
| データベース | PostgreSQL (暗号化済み), Elasticsearch, Azure Blob Storage (保存時に暗号化済み) |
| インフラストラクチャ | Azure (HIPAA/HITRUST), AKS, Key Vault, Azure Monitor, Private Link |
| 指標 | 改善 | 詳細 |
|---|---|---|
| 記録処理時間 | -80% | 自動抽出により、患者1人あたりの手作業によるカルテ確認時間が数時間から短縮されます |
| コーディング精度 | 93-96% | 臨床を理解したAIが根拠となる証拠とともにコードを提案し、却下率を40%削減します |
| 臨床医の文書作成時間 | -50% | AIが生成する要約と事前入力されたフィールドにより、文書作成の負担を大幅に軽減します |
| コンプライアンス監査準備 | 100%カバー | すべてのデータアクセスとAI推論は、HIPAA報告のための不変の監査証跡に記録されます |
| 請求却下率 | -40% | 正確で証拠に基づいたコーディングにより、支払い拒否が減り、診療報酬の迅速化につながります |
AIは一貫して誤解します。
何千もの応募者をわずか数分で、公平かつ一貫性があり、説明可能な候補者評価によりスクリーニングします — あなたのATSに直接統合されます。