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 22, 2026 · Güncellendi June 22, 2026

AI Destekli Sağlık Verisi Denetleme ve Kalite Analiz Sistemi

Bir sağlık kuruluşu, tıbbi veri yönetimi süreçlerinde doğruluk ve uyumluluğu sağlamak amacıyla web tabanlı sistemlerden alınan sağlık bilgilerinin otomatik olarak denetlenmesine ihtiyaç duyuyordu.

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

Zorluk

Sağlık verilerinin doğruluğu, hasta güvenliği ve yasal uyumluluk için hayati öneme sahiptir. Kuruluşun karşılaştığı zorluklar şunlardı:

  • Çoklu web platformlarında manuel, hataya açık sağlık verisi denetimi
  • Standardize edilmiş bir puanlama mekanizması olmaksızın tutarsız veri kalitesi
  • CPT kod doğrulama ve önerme yeteneklerinin eksikliği
  • Merkezi bir uyumluluk raporlama veya denetim izi olmaması

Çözümümüz

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

Mimari

  • Backend: TypeScript ile NestJS 10, MySQL/TypeORM, Redis önbellekleme
  • Frontend: TypeScript ile React 18, Vite, Redux Toolkit, Tailwind CSS
  • Tarayıcı Uzantısı: Web sayfası veri çıkarma için Chrome Manifest v3
  • AI Motoru: Veri analizi ve kalite puanlaması için Azure OpenAI (GPT-4/GPT-5)
  • Güvenlik: Bekleyen veriler için AES şifreleme, Argon2 kimlik doğrulamalı JWT

İşleme Akışı

  1. Veri Çıkarma - 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 - Yapılandırılabilir prompt versiyonlaması ile AI destekli puanlama
  4. CPT Kod Önerileri - Otomatik prosedür kodu tavsiyeleri
  5. Uyumluluk Raporlama - Zamansal analitik içeren denetim kaydı

Temel Özellikler

  1. Chrome Uzantısı - Klinik web sistemlerinden sorunsuz veri yakalama için içerik betiği enjeksiyonu
  2. AI Kalite Puanlaması - Prompt versiyonlamalı çok modelli analiz (GPT-4, GPT-5, GPT-5-mini)
  3. Rol Tabanlı Erişim - Süper Yönetici, Yönetici, Doktor ve Hemşire rolleri ile ayrıntılı izinler
  4. Hastalık Analizi - Şiddet dağılımı ile hastalık kategorisine göre kalite metrikleri
  5. Denetim İzi - Uyumluluk için tüm veri işlemlerinin eksiksiz kaydı
  6. Veri Şifreleme - Hassas sağlık verileri için AES şifreleme

Sonuçlar

Doğruluk İyileştirmesi: AI destekli analiz, insanların gözden kaçırdığı veri kalitesi sorunlarını yakaladı
Uyumluluk: Sağlık sektörü yasal gerekliliklerini karşılayan eksiksiz denetim izi
Verimlilik: Otomatik çıkarma, 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 organizasyon 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, departmanlar 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 belirlemek için makine öğrenimi modellerini 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 sınırlı düz dosyalar için formatlara özel ayrıştırıcılar (parsers) içeren evrensel bir veri alım katmanı (ingestion layer) oluşturdu. Sistem, denetim analizinden önce tüm gelen 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, mevzuatsal 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 yer alırken; demografik veri tutarsızlıkları gibi düşük riskli sorunlar periyodik inceleme için gruplandırılır, böylece denetim ekiplerinin kısıtlı zamanlarını en önemli sorunlara odaklaması sağlanır.

MicrocosmWorks, denetim sistemini BAA kapsamındaki cloud resources, şifreli data pipelines, rol tabanlı erişim kontrolleri ve her veri erişim olayının kapsamlı denetim kaydı ile HIPAA uyumlu bir infrastructure environment'da konuşlandırdı. Sistem, PHI'nin kendi data center'larında kalmasını gerektiren kuruluşlar için on-premises deployment desteği sunar ve tüm AI model training de-identified datasets kullanır, böylece hiçbir PHI model weights'lerine gömülmez.

MicrocosmWorks, sağlık veri denetim sistemlerini saatlik $30-$50 ücretle geliştirmektedir. Veri alımı (data ingestion), AI denetim modelleri, risk puanlaması (risk scoring) ve raporlama panoları (reporting dashboards) içeren üretime hazır bir platform, genellikle 4-6 ay geliştirme süresi gerektirir. Sistem, faturalandırma hatalarını yakalayarak, talep reddini azaltarak ve yasal denetimleri tetiklemeden önce dokümantasyon eksikliklerini belirleyerek genellikle ilk yıl içinde ROI sağlar. Müşteriler, veri kalitesiyle ilgili gelir kaybında %15-30 oranında azalma bildirmektedir.