Tıbbi kayıtları klinik hassasiyetle ve demir gibi sağlam bir uyumlulukla işleyin — sağlık sektörünü ekibiniz kadar derinlemesine anlayan yapay zeka.

Sağlık kuruluşları, faks, EHR dışa aktarımları, hasta portalları ve taranmış kağıt yoluyla oldukça tutarsız formatlarda gelen tıbbi kayıtlara — taburcu özetleri, laboratuvar sonuçları, radyoloji raporları, hekim notları, ameliyat kayıtları ve sigorta yazışmaları — boğulmuş durumdalar.
Klinik personel, saatlerini manuel olarak dosyaları inceleyerek, tanı ve prosedür kodlarını çıkararak, sağlayıcılar arasındaki kayıtları uzlaştırarak ve kullanım incelemesi veya yasal işlemler için özetler hazırlayarak geçirir. Bu süreçteki hataların gerçek sonuçları vardır: yanlış kodlama reddedilen taleplere ve gelir kaybına yol açar, gözden kaçan klinik detaylar hasta güvenliğini tehlikeye atar ve yanlış kullanılan kayıtlardan kaynaklanan HIPAA ihlalleri ciddi cezalara yol açar. Mevcut otomasyon araçları, nüanslı tıbbi dili ayrıştırmak için klinik anlayıştan yoksundur ve genel amaçlı AI, ciddi uyumluluk ve veri güvenliği endişeleri yaratır.
Bir sonraki projeniz için daha fazla uygulama planı keşfedin
Bu çözümü uzman ekibimizle işletmeniz için nasıl oluşturabileceğimizi tartışmak için bize ulaşın.
İletişime GeçinMicrocosmWorks, sağlık sektörünün düzenleyici ve klinik talepleri için özel olarak tasarlanmış, HIPAA uyumlu bir AI tıbbi kayıt asistanı sağlayabilir. Sistem, herhangi bir kaynak ve formattaki kayıtları alır, tıbbi düzeyde OCR ve belge düzeni analizi uygular ve klinik olarak duyarlı LLM'leri kullanarak yapılandırılmış verileri — tanılar, prosedürler, ilaçlar, alerjiler, laboratuvar değerleri ve sağlayıcı bilgileri — 'geçmişi olan' bir durumu 'aktif' bir durumdan ayırmak için gereken bağlamsal anlayışla çıkarır. Asistan, özlü klinik özetler oluşturur, kodlayıcı incelemesi için ICD-10 ve CPT kodları önerir, kayıtlar arasındaki tutarsızlıkları işaretler ve acil dikkat gerektiren kritik bulguları ortaya çıkarır. Her etkileşim, kapsamlı bir güvenlik ve uyumluluk çerçevesi tarafından yönetilir: veriler beklemede ve aktarım sırasında şifrelenir, tüm erişim MFA ile rol tabanlıdır, her AI çıkarımı değişmez bir denetim izinde günlüğe kaydedilir ve PHI, onaylı bulut ortamınızdan asla ayrılmaz. İnsan müdahalesi içeren bir inceleme arayüzü, klinisyenlerin tüm çıktılar üzerinde nihai yetkiyi korumasını sağlar.
Platform, katı ağ izolasyonu, şifreleme sınırları ve erişim kontrolleri ile özel, HIPAA uyumlu bir bulut ortamında dağıtılır. Kayıtlar, bir alım katmanından güvenli bir işleme hattına akar: OCR ve normalleştirme, klinik NLP ve varlık çıkarma, kodlama önerisi, özet oluşturma ve kalite güvencesi — her aşama, şifrelenmiş bir klinik veri deposunda saklanan yapılandırılmış çıktılar üretir. Çıkarım katmanı, harici API çağrıları olmaksızın uyumluluk sınırı içinde çalışır ve yalnızca kendi barındırılan modelleri veya BAA kapsamındaki AI hizmetlerini kullanır. Bir denetim hizmeti, mevzuat raporlaması için her veri erişimini, model çıkarımını ve kullanıcı eylemini kaydeder.
| Aşama | Süre | Teslimatlar |
|---|---|---|
| Uyumluluk ve Mimari | 1-3. Haftalar | HIPAA güvenlik değerlendirmesi, BAA uyumu, altyapı tasarımı, veri akışı haritalaması |
| Güvenli Altyapı | 3-5. Haftalar | HIPAA uyumlu bulut ortamı, şifreleme katmanları, erişim kontrolleri, denetim günlüğü |
| Klinik NLP Hattı | 5-8. Haftalar | OCR entegrasyonu, tıbbi NLP modelleri, varlık çıkarma, kodlama öneri motoru |
| İnceleme UI ve EHR Entegrasyonu | 8-11. Haftalar | Klinik çalışma alanı, HL7/FHIR bağlantı elemanları, EHR çift yönlü senkronizasyon, rol tabanlı erişim |
| Doğrulama ve Canlıya Geçiş | 11-14. Haftalar | Klinik doğruluk doğrulaması, penetrasyon testi, uyumluluk denetimi, aşamalı dağıtım |
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| 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 (klinik inceleme çalışma alanı) |
| Veritabanı | PostgreSQL (şifreli), Elasticsearch, Azure Blob Storage (beklemede şifreli) |
| Altyapı | Azure (HIPAA/HITRUST), AKS, Key Vault, Azure Monitor, Private Link |
| Metrik | İyileşme | Detay |
|---|---|---|
| Kayıt İşleme Süresi | -%80 | Otomatik çıkarma, hasta başına saatler süren manuel dosya incelemesinin yerini alır |
| Kodlama Doğruluğu | %93-96 | Klinik olarak duyarlı AI, destekleyici kanıtlarla kodlar önererek ret oranlarını %40 azaltır |
| Klinisyen Dokümantasyon Süresi | -%50 | AI tarafından oluşturulan özetler ve önceden doldurulmuş alanlar, dokümantasyon yükünü önemli ölçüde azaltır |
| Uyumluluk Denetim Hazırlığı | %100 kapsama | HIPAA raporlaması için her veri erişimi ve AI çıkarımı değişmez denetim izinde günlüğe kaydedilir |
| Talep Ret Oranı | -%40 | Doğru, kanıta dayalı kodlama, ödeyen retlerini azaltır ve geri ödemeyi hızlandırır |
Binlerce adayı dakikalar içinde adil, tutarlı ve açıklanabilir aday değerlendirmeleriyle tarayın — doğrudan ATS'nize entegre edilmiş şekilde.
MicrocosmWorks, uçtan uca şifreleme, BAA kapsamındaki bulut altyapısı (AWS GovCloud veya Azure Healthcare APIs) ve PHI görünürlüğünü yalnızca yetkili personelle sınırlayan rol tabanlı erişim kontrolleri ile HIPAA uyumlu tıbbi kayıt asistanları geliştirir. Tüm AI işlemleri, harici LLM API'lerine hasta verisi gönderilmeden HIPAA uyumlu sınırlar içinde gerçekleşir — güvenlik çerçevenizin içinde özel model örnekleri dağıtırız. Sistem, HIPAA Güvenlik Kuralı'nın teknik güvenlik gereksinimlerini karşılayarak her PHI erişim olayının kapsamlı denetim günlüklerini tutar.
MicrocosmWorks, tıbbi terminoloji, ICD-10 kodları ve SNOMED CT ontolojileri üzerinde eğitilmiş klinik NLP modellerini kullanarak, serbest metinli hekim notlarından teşhisleri, ilaçları, prosedürleri ve laboratuvar değerlerini %90'ın üzerinde doğrulukla çıkarır. Sistem, tıbbi kısaltmaları, bağlamsal olumsuzlamayı (örn. 'enfeksiyon belirtisi yok') ve semptomlar ile tedaviler arasındaki zamansal ilişkileri ele alır. Çıkarılan veriler, EHR sisteminizle sorunsuz entegrasyon için FHIR uyumlu kaynaklara eşleştirilir.
MicrocosmWorks, çelişkili ilaç listeleri, tutarsız alerji kayıtları veya farklı teşhisler gibi çelişkileri işaretlemek için hasta verilerini karşılaşmalar, sağlayıcılar ve tesisler arasında çapraz karşılaştıran klinik bir mutabakat motoru uygular. Sistem, her veri noktasının nereden kaynaklandığını gösteren yan yana karşılaştırmalar ve köken bilgileriyle tutarsızlıkları klinik personele sunar. Bu proaktif mutabakat, ilaç hatalarını önlemeye yardımcı olur ve bakım geçişleri boyunca uzunlamasına hasta kayıtlarının doğru kalmasını sağlar.
MicrocosmWorks, HL7 FHIR, HL7 v2 mesajlaşma ve CDA belge alışverişi standartlarını kullanarak Epic (FHIR R4 ve özel API'ler aracılığıyla), Cerner/Oracle Health, Allscripts, athenahealth ve eClinicalWorks ile entegrasyonlar kurar. Asistan, otomatik grafik güncellemeleri, kodlama önerileri ve ön yetkilendirme verisi doldurmayı mümkün kılarak EHR sisteminden hem okuyabilir hem de ona geri yazabilir. Birincil bir EHR sistemi için entegrasyon geliştirme, EHR satıcısının API olgunluğuna bağlı olarak, saatlik 25-50 ABD doları oranlarında genellikle 4-8 hafta sürer.
MicrocosmWorks, tıbbi kayıt asistanını CPT, ICD-10-CM/PCS ve HCPCS kodlama yönergeleri konusunda eğiterek klinik belgelere dayanarak uygun kodlar önermesini sağlar; gelir kaybına yol açan eksik kodlanmış vaka kayıtlarını ve denetim riskini artıran fazla kodlanmış vaka kayıtlarını işaretler. Sistem, belgeleri kodlama kurallarıyla çapraz referanslayarak eksik özgüllüğü (örneğin lateralite veya şiddet gibi) tespit eder ve talep gönderilmeden önce klinisyenleri açıklayıcı ayrıntılar eklemeye yönlendirir. Müşteriler tipik olarak talep reddi oranlarında %10-20'lik bir azalma ve ilk çeyrek içinde kodlama doğruluğunda ölçülebilir bir artış görürler.