AI-agenter for helsesektoren
Vi bygger multi-agent-systemer for den administrative siden av behandlingen: forhåndsgodkjenninger, krav og dokumentasjon, med et menneske i beslutningssløyfen.
Book en gratis konsultasjonBetrodd av virksomheter i Europa og USA.
Hva er et multi-agent-system i helsesektoren?
Et multi-agent-system i helsesektoren er et sett spesialiserte AI-agenter for saksopprettelse, koding, betalerregler og dokumentasjon, som leser og skriver gjennom FHIR- og HL7-grensesnitt, koordinerer under en orkestrator, og krever godkjenning fra kliniker eller kontrollør på hvert punkt der en beslutning påvirker behandling eller refusjon.
Problemene det lønner seg å automatisere først
Forhåndsgodkjenninger brenner dager per sak
Ufullstendige innsendinger spretter tilbake, betalerregler endres kvartalsvis, og menneskene som setter sammen papirarbeidet er de samme som pasientene venter på.
Avslag bekjempes for hånd — eller ikke i det hele tatt
Mange avviste krav kan ankes med dokumentasjonen dere allerede har. Å sette sammen anken tar timer ingen har, så inntektene lekker stille ut.
Dokumentasjonen spiser opp konsultasjonen
Notater skrevet etter arbeidstid, kodingsspørsmål dager senere, og en journal som er komplett for fakturering, men for sen for neste kliniker som trenger den.
Et eksempel på et agentteam: hvem gjør hva
Et multi-agent-system fungerer som et team med tydelige roller. Her er en eksempeloppstilling for en helseorganisasjon:
Sakshendelse
Orkestrator
Spesialiserte agenter
Saksopprettelse
Betalerregler
Koding
Dokumentasjon
Anker
Godkjenning fra kliniker / kontrollør
Kliniske systemer
EPJ (FHIR/HL7) · RCM · betaler-API-er
Revisjonsspor: hver beslutning, input og begrunnelse logges
Saksopprettelses-agent
Setter sammen saksdokumentasjonen og flagger det som mangler før innsending: forskjellen mellom en ren forhåndsgodkjenning og et avslag.
Betalerregel-agent
Vedlikeholder gjeldende krav per betaler og validerer hver innsending mot dem, vedlegg for vedlegg.
Kodings-agent
Foreslår medisinsk koding (ICD-10, CPT) med begrunnelse og kildepassasjen fra journalen — for en koder å godta eller korrigere.
Dokumentasjons-agent
Utarbeider utkast til kliniske notater med siterte kilder. Ingenting kommer inn i journalen uten klinikerens signatur. Ingen unntak.
Anke-agent
Setter ved avslag sammen ankesaken ut fra betalerregler og den eksisterende journalen.
Orkestrator
Ruter arbeidet, holder rekkefølgen på operasjonene og skriver revisjonssporet for hver beslutning: input, begrunnelse, godkjenner, tidsstempel.
Ikke alle implementeringer trenger hele oppstillingen. Discovery-fasen forteller deg hvilke to eller tre som tjener seg inn først.
Orkestrering, godkjenningsporter og revisjonsspor fungerer på samme måte i hvert system vi leverer.
Se hvordan multi-agent-systemer fungerer
Slik ser det ut i din drift
Hva agentene gjør
Forhåndsgodkjenning
Samle dokumentasjon → validér mot betalerregler → send inn → følg status
Krav & anker
Analysér avslag → samle begrunnelse → utarbeid anke
Klinisk dokumentasjon
Utkast til notat med siterte kilder → kliniker godkjenner → skriv
Inntektssyklus
Oppdag faktureringshull → foreslå korreksjon → eskalér
Matching til kliniske studier
Screen inklusjonskriterier → kandidatliste med begrunnelse
Berørte systemer
Forhåndsgodkjenning
EPJ (FHIR), betaler-API, RCM
Krav & anker
RCM, betaler-API, EPJ
Klinisk dokumentasjon
EPJ (FHIR), diktering
Inntektssyklus
RCM, ERP, EPJ
Matching til kliniske studier
EPJ, CTMS
Hva vi måler
Forhåndsgodkjenning
Tid til avgjørelse; avslagsrate pga. manglende info; FTE-timer per forespørsel
Krav & anker
Avslagsrate; ankesuksessrate; dager i A/R
Klinisk dokumentasjon
Dokumentasjonstid per konsultasjon; notatenes fullstendighet
Inntektssyklus
Dager i A/R; andel rene krav
Matching til kliniske studier
Screeningtid; kvalifiserte kandidater per kohort
Hva agentene gjør
Berørte systemer
Hva vi måler
Forhåndsgodkjenning
Samle dokumentasjon → validér mot betalerregler → send inn → følg status
EPJ (FHIR), betaler-API, RCM
Tid til avgjørelse; avslagsrate pga. manglende info; FTE-timer per forespørsel
Krav & anker
Analysér avslag → samle begrunnelse → utarbeid anke
RCM, betaler-API, EPJ
Avslagsrate; ankesuksessrate; dager i A/R
Klinisk dokumentasjon
Utkast til notat med siterte kilder → kliniker godkjenner → skriv
EPJ (FHIR), diktering
Dokumentasjonstid per konsultasjon; notatenes fullstendighet
Inntektssyklus
Oppdag faktureringshull → foreslå korreksjon → eskalér
RCM, ERP, EPJ
Dager i A/R; andel rene krav
Matching til kliniske studier
Screen inklusjonskriterier → kandidatliste med begrunnelse
EPJ, CTMS
Screeningtid; kvalifiserte kandidater per kohort
Fra første samtale til produksjon
01
Architecture Discovery (2 uker)
Vi kartlegger prosessen, systemene og begrensningene dine. Du får en referansearkitektur for ditt case, et anbefalt autonominivå per steg og et prioritert veikart rangert etter forretningsverdi — uansett om du bygger med oss eller ikke.
02
Pilot i shadow mode (6-8 uker)
Systemet kjører parallelt med din nåværende prosess, på live data, uten å skrive noe. Agentene setter sammen og validerer ekte saker ved siden av teamet ditt, ingenting sendes inn uten gjennomgang, og du måler fullstendighet og behandlingstid side om side.
03
Produksjon (8-12 uker)
Integrasjon med systemene dine gjennom et kontrollert lag (MCP der det er mulig), godkjenningsporter koblet til rollene dine, revisjonsspor slått på, sikkerhetsgjennomgang bestått.
04
AgentOps (løpende)
Evalueringssuiter kjøres ved hver endring. Vi overvåker nøyaktighet, latens og kostnad per oppgave, og reevaluerer hele systemet når en modellversjon endres — for en stille modelloppdatering skal aldri stille endre et kodingsforslag.
01
Architecture Discovery (2 uker)
Vi kartlegger prosessen, systemene og begrensningene dine. Du får en referansearkitektur for ditt case, et anbefalt autonominivå per steg og et prioritert veikart rangert etter forretningsverdi — uansett om du bygger med oss eller ikke.
02
Pilot i shadow mode (6-8 uker)
Systemet kjører parallelt med din nåværende prosess, på live data, uten å skrive noe. Agentene setter sammen og validerer ekte saker ved siden av teamet ditt, ingenting sendes inn uten gjennomgang, og du måler fullstendighet og behandlingstid side om side.
03
Produksjon (8-12 uker)
Integrasjon med systemene dine gjennom et kontrollert lag (MCP der det er mulig), godkjenningsporter koblet til rollene dine, revisjonsspor slått på, sikkerhetsgjennomgang bestått.
04
AgentOps (løpende)
Evalueringssuiter kjøres ved hver endring. Vi overvåker nøyaktighet, latens og kostnad per oppgave, og reevaluerer hele systemet når en modellversjon endres — for en stille modelloppdatering skal aldri stille endre et kodingsforslag.
Se hvordan vi har hjulpet kundene våre
Innebygd AI i en cybersikkerhetsplattform som betjener Fortune 500-kunder: Ved å bygge et samtalebasert AI-lag inn i plattformen kuttet vi kundenes onboardingtid med 95 % og gjorde et kvartalsrapporteringsverktøy om til et daglig beslutningsstøttesystem.
Hvorfor oss
Derfor velger virksomheter oss
Vi er et 50-personers, tverrfaglig programvareutviklingsteam i Warszawa, Polen, som bygger teknologi med ROI, sterk styring og reell adopsjon.
år med levering av digitale produkter
etablert 2016
leverte produkter
web & mobil
eksperter om bord
Produkt- & UX-designere, programvareingeniører, AI-spesialister, PM-er
kunde-NPS
Rost for kommunikasjon, tempo og kvalitet
betjente kontinenter
Nord-Amerika, Sør-Amerika, Europa, Asia, Afrika
Ofte stilte spørsmål
Hvilken arbeidsflyt koster dere flest klinikertimer?
Fortell oss hvordan forhåndsgodkjenninger, anker og dokumentasjon flyter gjennom organisasjonen din i dag. Vi forteller deg hvilken prosess agenter bør overta først, hvilket autonominivå som er trygt, og hvordan piloten ville sett ut.
Arbeid med et team som er betrodd av Siemens, PwC og Toyota.
