Sağlık Hizmetleri için Yapay Zeka

Sağlık hizmetleri AI sistemleri, veri gizliliği, klinik güvenlik ve düzenleyici uyumluluk için katı gereksinimleri karşılamalıdır. MicrocosmWorks, HIPAA uyumlu altyapı üzerinde derinlemesine savunma güvenliği ile sağlık AI'sini inşa edebilir ve ilk dağıtım düzenleyici onay gerektirmese bile her sistemi FDA'nın SaMD çerçevesini göz önünde bulundurarak tasarlar. Mimarilerimiz, korunan sağlık bilgilerini merkezileştirmeden çoklu saha model geliştirme için federasyon öğrenimini destekler.

• HIPAA ve PHI Koruması: Her sistem, tüm hizmet sağlayıcıları için BAA'lar bulunan HIPAA uyumlu altyapı üzerine kuruludur. PHI, durağan halde (AES-256) ve aktarım sırasında (TLS 1.3) şifrelenir, erişim minimum gerekli erişim ilkelerine sahip rol tabanlı politikalar aracılığıyla kontrol edilir ve kapsamlı denetim günlükleri her veri erişim olayını izler. Hem Safe Harbor hem de Uzman Belirleme yöntemlerini kullanan kimliksizleştirme boru hatları, araştırma ve analiz kullanım durumları için mevcuttur.
• FDA Tıbbi Cihaz Olarak Yazılım (SaMD): FDA'nın SaMD tanımını karşılayan AI sistemleri için MicrocosmWorks, önceden belirlenmiş değişiklik kontrol planı çerçevesini takip eder, 21 CFR Bölüm 820'ye uygun kalite yönetim sistemlerini sürdürür ve 510(k) veya De Novo başvuru süreci boyunca müşterileri destekler. Düzenleyici yola uygun olarak kilitli veya adaptif algoritma mimarilerine sahip sistemler tasarlarız.
• Klinik Güvenlik ve Sapma: Tüm klinik AI modelleri, algoritmik sapmayı tespit etmek ve azaltmak için demografik alt gruplar (yaş, cinsiyet, ırk, etnik köken) genelindeki performans açısından titiz bir doğrulamadan geçer. İnsan merkezli tasarım, AI'nin klinik yargıyı değiştirmek yerine güçlendirmesini sağlar ve model güveni düşük olduğunda sorunsuz bir şekilde düşüşü garanti eden hata emniyetli mekanizmalar içerir.

Tipik bir işbirliği senaryosunu ele alalım: Çoklu hastane sağlık sistemi, klinisyen dokümantasyon yükünü ele almak ve işletmeleri genelinde kodlama doğruluğunu iyileştirmek için MicrocosmWorks ile ortaklık kurar. Doktorlar günde ortalama 2,3 saat dokümantasyonla harcar ve ilk geçiş ICD-10 kodlama doğrulukları %74'tür, bu da kapsamlı CDI (klinik dokümantasyon iyileştirme) uzmanı incelemesi gerektirir. MW, doktor notlarından yapılandırılmış veriler çıkaran, otomatik kodlama önerileri oluşturan ve ortam dokümantasyon yardımı sağlayan bir klinik NLP platformu dağıtır.

Beklenen sonuçlar:

• Klinisyen dokümantasyon süresinde %62 azalma öngörülüyor (günde 2,3 saatten 52 dakikaya)
• İlk geçiş ICD-10 kodlama doğruluğu %94,8'e yükseltildi
• CDI uzman inceleme hacmi %55 azaltıldı, bu da karmaşık vakalara yeniden görevlendirmeye olanak sağladı
• Daha doğru ve eksiksiz kodlamadan yıllık 4,8 milyon dolar gelir artışı öngörülüyor
• EHR kullanılabilirliği için klinisyen memnuniyet puanları 40 puan iyileştirildi

Platform daha sonra radyoloji raporu oluşturma ve taburcu özeti otomasyonunu desteklemek üzere genişletilebilir.

• Sağlık hizmetlerine özel AI mühendisliği: Ekibimiz, klinik bilişim, tıbbi görüntüleme ve sağlık veri standartları (HL7 FHIR, OMOP, DICOM) alanlarında derinlemesine uzmanlığa sahip mühendisleri içerir. Sağlık hizmetlerinin dilini konuşuyoruz ve sistemlerimizin desteklemesi gereken klinik iş akışlarını anlıyoruz.
• Düzenleyici navigasyon uzmanlığı: Ekibimiz, FDA SaMD düzenleyici ortamında gezinme ve hem FDA hem de HIPAA gereksinimlerini karşılayan kalite yönetim sistemleri oluşturma konusunda uzmanlık sunar. Bir demo oluşturmak ile konuşlandırılabilir bir tıbbi AI ürünü oluşturmak arasındaki farkı anlıyoruz.
• Büyük ölçekte gizliliği koruyan AI: Federasyon öğrenimi ve kimliksizleştirme yeteneklerimiz, müşterilerin hasta gizliliğinden ödün vermeden güçlü AI modelleri geliştirmesini sağlar; bu, daha önce pratik olmayan çoklu saha işbirliğini ve araştırmayı mümkün kılar.
• Önce birlikte çalışabilirlik mimarisi: Oluşturduğumuz her sistem, HL7 FHIR ve standart sağlık hizmetleri API'lerini kullanarak sorunsuz EHR entegrasyonu için tasarlanmıştır, böylece klinisyenlerin kullanmayacağı paralel sistemler oluşturmak yerine mevcut klinik iş akışları içinde benimsenmeyi garanti eder.