Chrome tarayıcı uzantısı aracılığıyla web kazımayı, Azure OpenAI kullanarak AI destekli analizi ve kalite puanlaması ile uyumluluk takibi için çok kullanıcılı panoları birleştiren kapsamlı bir sağlık verisi denetim platformu. Çok kiracılı organizasyonları, kalite puanlarına sahip hasta veri kayıtlarını, rol tabanlı erişim kontrolünü ve ayrıntılı günlük/aylık analitikleri içerir.
Çok kiracılı organizasyon desteğiyle ölçeklenebilir sağlık verisi denetimi için genel uygulama mimarisini tasarladık.
Klinik web sistemlerinden (derin iframe geçişi dahil) kesintisiz veri yakalama için içerik betiği enjeksiyonlu Chrome Uzantısını (Manifest v3) geliştirdik.
HTML'den JSON'a dönüştürme, yapılandırılabilir prompt versiyonlaması ile kalite puanlaması ve otomatik CPT kod önerileri için Azure OpenAI entegrasyonunu uyguladık.
Hassas veriler için NestJS backend'i TypeORM, MySQL, Redis önbellekleme, Argon2 ile JWT kimlik doğrulaması ve AES şifreleme kullanarak oluşturduk.
Redux Toolkit ile React frontend'i, çok kullanıcılı panoları, hastalık analitiklerini, kalite metrikleri görselleştirmesini ve kapsamlı denetim izi görünümlerini oluşturduk.
AES şifreleme ile uçtan uca güvenlik, dört kullanıcı rolünde rol tabanlı erişim kontrolü ve sağlık düzenlemelerine uyum için tam denetim kaydını uyguladık.
Sağlık verisi denetimini otomatikleştirmek için Chrome uzantısı tabanlı klinik veri yakalamayı AI destekli kalite analiziyle birleştirerek, çok kiracılı organizasyonlar arasında doğruluk, uyumluluk ve verimlilik sağlar.
Vizyonunuzu aynı uzmanlık ve özveri düzeyiyle hayata geçirmenin yollarını konuşalım.

MicrocosmWorks built the Chrome Extension using Manifest v3 with content script injection that runs transparently in the background while clinicians use their existing web-based EHR systems. The extension captures relevant clinical data through deep iframe traversal, converts it from HTML to structured JSON using Azure OpenAI, and sends it to the backend without requiring the clinician to switch applications or manually copy data.
MicrocosmWorks implemented quality scoring using Azure OpenAI with GPT-4 and GPT-5 models through configurable prompt versioning. The AI analyzes extracted clinical records against healthcare quality benchmarks, generates quality scores per data category, suggests appropriate CPT codes, and flags potential compliance issues. Prompt versioning allows administrators to refine scoring criteria without code changes, and A/B testing compares scoring accuracy across model versions.
MicrocosmWorks implemented AES encryption for all sensitive healthcare data at rest in MySQL, JWT authentication with Argon2 hashing, and complete audit trail logging for every data access event. Role-based access control supports four user roles: Super Admin, Admin, Doctor, and Nurse, each with scoped permissions. The multi-tenant organization architecture ensures strict data isolation between healthcare practices, meeting healthcare regulatory requirements.
Yes, MicrocosmWorks built ChartWhisper with multi-tenant organization support where each healthcare practice has isolated data, user management, and configuration settings. The Super Admin can manage multiple organizations, while Org Admins control their own practice's users and analytics. Redis caching optimizes cross-tenant queries while TypeORM ensures proper data isolation at the database level.
MicrocosmWorks built comprehensive analytics dashboards showing disease-specific quality metrics, daily and monthly scoring trends, category-level performance breakdowns, and individual provider scorecards. The React frontend with Redux Toolkit presents these insights through interactive visualizations that help quality teams identify systemic documentation gaps. Audit trail reports support compliance reviews and can be exported for accreditation submissions.