AI-agenter til sundhedssektoren
Vi bygger multi-agent-systemer til den administrative side af behandlingen: forhåndsgodkendelser, krav og dokumentation, med et menneske i beslutningsløkken.
Book en gratis konsultationBetroet af virksomheder i Europa og USA.
Hvad er et multi-agent-system i sundhedssektoren?
Et multi-agent-system i sundhedssektoren er et sæt specialiserede AI-agenter til sagsoprettelse, kodning, betalerregler og dokumentation, der læser og skriver gennem FHIR- og HL7-grænseflader, koordinerer under en orkestrator og kræver godkendelse fra kliniker eller kontrollant på hvert punkt, hvor en beslutning påvirker behandling eller refusion.
De problemer, det bedst kan betale sig at automatisere først
Forhåndsgodkendelser brænder dage af pr. sag
Ufuldstændige indsendelser ryger tilbage, betalerregler ændres kvartalsvis, og de mennesker, der samler papirarbejdet, er de samme, som patienterne venter på.
Afslag bekæmpes i hånden — eller slet ikke
Mange afviste krav kan ankes med den dokumentation, I allerede har. At samle anken tager timer, ingen har, så omsætningen siver stille ud.
Dokumentationen æder konsultationen
Notater skrevet efter fyraften, kodningsforespørgsler dage senere og en journal, der er komplet til fakturering, men for sen til den næste kliniker, der har brug for den.
Et eksempel på et agentteam: hvem gør hvad
Et multi-agent-system fungerer som et team med klare roller. Her er en eksempelopstilling for en sundhedsorganisation:
Sagshændelse
Orkestrator
Specialiserede agenter
Sagsoprettelse
Betalerregler
Kodning
Dokumentation
Anker
Godkendelse fra kliniker / kontrollant
Kliniske systemer
EPJ (FHIR/HL7) · RCM · betaler-API'er
Revisionsspor: hver beslutning, input og begrundelse logges
Sagsoprettelses-agent
Samler sagsdokumentationen og markerer, hvad der mangler før indsendelse: forskellen mellem en ren forhåndsgodkendelse og en afvisning.
Betalerregel-agent
Vedligeholder aktuelle krav pr. betaler og validerer hver indsendelse imod dem, bilag for bilag.
Kodnings-agent
Foreslår medicinsk kodning (ICD-10, CPT) med sin begrundelse og kildepassagen fra journalen — til en koder at acceptere eller rette.
Dokumentations-agent
Udarbejder udkast til kliniske notater med citerede kilder. Intet kommer ind i journalen uden klinikerens underskrift. Ingen undtagelser.
Anke-agent
Samler ved afslag ankesagen ud fra betalerregler og den eksisterende journal.
Orkestrator
Fordeler arbejdet, holder rækkefølgen af operationer og skriver revisionssporet for hver beslutning: input, begrundelse, godkender, tidsstempel.
Ikke alle implementeringer har brug for hele opstillingen. Discovery-fasen fortæller jer, hvilke to eller tre der først tjener sig selv hjem.
Orkestrering, godkendelsesporte og revisionsspor fungerer på samme måde i hvert system, vi leverer.
Se, hvordan multi-agent-systemer fungerer
Sådan ser det ud i jeres drift
Hvad agenterne gør
Forhåndsgodkendelse
Saml dokumentation → validér mod betalerregler → indsend → følg status
Krav & anker
Analysér afslag → saml begrundelse → udarbejd anke
Klinisk dokumentation
Udkast til notat med citerede kilder → kliniker godkender → skriv
Indtægtscyklus
Find faktureringshuller → foreslå rettelse → eskalér
Matching til kliniske forsøg
Screen inklusionskriterier → kandidatliste med begrundelse
Berørte systemer
Forhåndsgodkendelse
EPJ (FHIR), betaler-API, RCM
Krav & anker
RCM, betaler-API, EPJ
Klinisk dokumentation
EPJ (FHIR), diktering
Indtægtscyklus
RCM, ERP, EPJ
Matching til kliniske forsøg
EPJ, CTMS
Hvad vi måler
Forhåndsgodkendelse
Tid til afgørelse; afslagsrate pga. manglende oplysninger; FTE-timer pr. anmodning
Krav & anker
Afslagsrate; ankesuccesrate; dage i A/R
Klinisk dokumentation
Dokumentationstid pr. konsultation; notaternes fuldstændighed
Indtægtscyklus
Dage i A/R; andel rene krav
Matching til kliniske forsøg
Screeningtid; kvalificerede kandidater pr. kohorte
Hvad agenterne gør
Berørte systemer
Hvad vi måler
Forhåndsgodkendelse
Saml dokumentation → validér mod betalerregler → indsend → følg status
EPJ (FHIR), betaler-API, RCM
Tid til afgørelse; afslagsrate pga. manglende oplysninger; FTE-timer pr. anmodning
Krav & anker
Analysér afslag → saml begrundelse → udarbejd anke
RCM, betaler-API, EPJ
Afslagsrate; ankesuccesrate; dage i A/R
Klinisk dokumentation
Udkast til notat med citerede kilder → kliniker godkender → skriv
EPJ (FHIR), diktering
Dokumentationstid pr. konsultation; notaternes fuldstændighed
Indtægtscyklus
Find faktureringshuller → foreslå rettelse → eskalér
RCM, ERP, EPJ
Dage i A/R; andel rene krav
Matching til kliniske forsøg
Screen inklusionskriterier → kandidatliste med begrundelse
EPJ, CTMS
Screeningtid; kvalificerede kandidater pr. kohorte
Fra første samtale til produktion
01
Architecture Discovery (2 uger)
Vi kortlægger jeres proces, systemer og begrænsninger. I får en referencearkitektur for jeres case, et anbefalet autonominiveau pr. trin og en prioriteret roadmap rangeret efter forretningsværdi — uanset om I bygger med os eller ej.
02
Pilot i shadow mode (6-8 uger)
Systemet kører parallelt med jeres nuværende proces, på live data, uden at skrive noget. Agenterne samler og validerer rigtige sager ved siden af jeres team, intet indsendes uden gennemsyn, og I måler fuldstændighed og ekspeditionstid side om side.
03
Produktion (8-12 uger)
Integration med jeres systemer gennem et kontrolleret lag (MCP hvor muligt), godkendelsesporte koblet til jeres roller, revisionsspor slået til, sikkerhedsgennemgang bestået.
04
AgentOps (løbende)
Evalueringssuiter kører ved hver ændring. Vi overvåger nøjagtighed, latenstid og omkostning pr. opgave og reevaluerer hele systemet, når en modelversion ændres — for en stille modelopdatering må aldrig stille ændre et kodningsforslag.
01
Architecture Discovery (2 uger)
Vi kortlægger jeres proces, systemer og begrænsninger. I får en referencearkitektur for jeres case, et anbefalet autonominiveau pr. trin og en prioriteret roadmap rangeret efter forretningsværdi — uanset om I bygger med os eller ej.
02
Pilot i shadow mode (6-8 uger)
Systemet kører parallelt med jeres nuværende proces, på live data, uden at skrive noget. Agenterne samler og validerer rigtige sager ved siden af jeres team, intet indsendes uden gennemsyn, og I måler fuldstændighed og ekspeditionstid side om side.
03
Produktion (8-12 uger)
Integration med jeres systemer gennem et kontrolleret lag (MCP hvor muligt), godkendelsesporte koblet til jeres roller, revisionsspor slået til, sikkerhedsgennemgang bestået.
04
AgentOps (løbende)
Evalueringssuiter kører ved hver ændring. Vi overvåger nøjagtighed, latenstid og omkostning pr. opgave og reevaluerer hele systemet, når en modelversion ændres — for en stille modelopdatering må aldrig stille ændre et kodningsforslag.
Se, hvordan vi har hjulpet vores kunder
Indlejret AI i en cybersikkerhedsplatform, der betjener Fortune 500-kunder: Ved at indlejre et konversationelt AI-lag i platformen skar vi kundernes onboardingtid ned med 95 % og forvandlede et kvartalsrapporteringsværktøj til et dagligt beslutningsstøttesystem.
Hvorfor os
Derfor vælger virksomheder os
Vi er et 50-personers, tværfagligt softwareudviklingsteam i Warszawa, Polen, der bygger teknologi med ROI, stærk governance og reel adoption.
års levering af digitale produkter
grundlagt 2016
leverede produkter
web & mobil
eksperter om bord
Produkt- & UX-designere, softwareingeniører, AI-specialister, PM'er
kunde-NPS
Rost for kommunikation, tempo og kvalitet
betjente kontinenter
Nordamerika, Sydamerika, Europa, Asien, Afrika
Ofte stillede spørgsmål
Hvilket workflow koster jer flest klinikertimer?
Fortæl os, hvordan forhåndsgodkendelser, anker og dokumentation kører gennem jeres organisation i dag. Vi fortæller jer, hvilken proces agenter bør overtage først, hvilket autonominiveau der er sikkert, og hvordan piloten ville se ud.
Arbejd med et team, som Siemens, PwC og Toyota stoler på.
