75health
75health 是一款全面的、基於雲端的電子健康記錄 (EHR) 平台，專為醫療專業人員和診所設計。它能簡化診所管理、提升病患照護品質並確保資料安全。其主要功能包括預約安排、病歷記錄、整合計費、安全的病患入口網站以及遠距醫療功能，所有這些都在一個使用者友善且符合 HIPAA 標準的環境中實現。
75health 是一款全面的、基於雲端的電子健康記錄 (EHR) 平台，專為醫療專業人員和診所設計。它能簡化診所管理、提升病患照護品質並確保資料安全。其主要功能包括預約安排、病歷記錄、整合計費、安全的病患入口網站以及遠距醫療功能，所有這些都在一個使用者友善且符合 HIPAA 標準的環境中實現。
Athelas
Athelas 是一個旨在簡化醫療保健營運的AI驅動平台。它將一體化的收入週期管理（RCM）和電子健康記錄（EHR）套件與環境AI醫療文書、自主編碼和AI接待員等先進工具相結合。該平台透過自動化文件、計費和排程，幫助醫療機構增加收入、節省臨床醫生時間、減輕行政負擔並改善患者護理。
Athelas 是一個旨在簡化醫療保健營運的AI驅動平台。它將一體化的收入週期管理（RCM）和電子健康記錄（EHR）套件與環境AI醫療文書、自主編碼和AI接待員等先進工具相結合。該平台透過自動化文件、計費和排程，幫助醫療機構增加收入、節省臨床醫生時間、減輕行政負擔並改善患者護理。
關於 電子健康記錄
AI電子健康記錄 (EHR) 是一種用於建立、管理和共享病患健康資訊的數位系統。這些工具利用人工智慧，特別是機器學習和自然語言處理 (NLP) 技術，來自動執行資料登錄、提供臨床決策支援並分析病患數據模式。其核心價值在於將靜態的病患記錄轉變為動態的智能資產，幫助醫療服務提供者提高診斷準確性、個人化治療方案並簡化管理工作流程。AI透過增加預測性分析和智能自動化功能，增強了傳統EHR的能力。
核心功能
- 智能資料擷取：利用AI驅動的OCR和NLP技術，從檢驗報告、臨床筆記和傳真等非結構化來源中自動擷取和結構化資訊。
- 臨床決策支援 (CDS)：透過將病患數據與醫學知識庫進行比對分析，向臨床醫生提供即時警報和建議，提示潛在的藥物交互作用或建議診斷。
- 預測性分析：採用機器學習模型預測病患的治療結果，如再入院風險或疾病進展，從而實現主動式照護。
- 自動化臨床編碼：利用NLP分析臨床文件，並建議適當的醫療代碼（如ICD-10），從而加速計費週期並減少錯誤。
- 語音轉文字聽寫：整合先進的語音辨識技術，支援免持、準確地將臨床筆記直接聽寫到病患記錄中。
適用場景
AI EHR系統在各種醫療環境中都至關重要，包括醫院、專科診所和基層醫療診所。臨床醫生（醫師、護理師）每天使用它進行圖表記錄和決策，行政人員用它進行計費和排程，醫院管理者則用它進行營運分析。例如，心臟病專家使用EHR追蹤病患的長期心臟健康狀況，而腫瘤學家則依靠它來管理複雜的癌症治療方案。
選擇要點
選擇AI EHR工具時，應考慮其互通性以及與實驗室、藥局等其他系統無縫交換資料的能力。評估其AI功能的成熟度和專業性——它是否提供與您的專業領域相關的強大預測模型？審查其是否符合HIPAA或GDPR等資料隱私法規。最後，考慮使用者介面的直觀性以及所提供的培訓和支援水平，因為這些因素會嚴重影響臨床人員的採納率。
電子健康記錄應用場景
透過語音自動化臨床筆記記錄
一位基層醫療醫師在病患會診期間使用支援AI的EHR系統。醫師無需打字，而是透過麥克風口述筆記和觀察結果。系統的NLP引擎會即時轉錄語音，識別症狀、診斷和藥物等醫療實體，並自動填入病歷中的相應結構化欄位。這個過程將記錄病歷的時間減少了50%以上，使醫師能更專注於與病患的互動，而非資料登錄，並最大限度地減少了就診後的行政工作。
預測醫院再入院風險
醫院的照護管理團隊使用AI EHR的預測分析模組來識別具有高再入院風險的病患。病患出院時，系統會分析數百個變數，包括診斷、住院天數、共病症以及來自臨床筆記的健康社會決定因素。系統會產生一個風險評分，標記出高風險個體，以便進行有針對性的干預，如後續追蹤電話或家庭健康訪視。這種主動的方法幫助醫院降低了30天內的再入院率，改善了病患的治療效果並避免了財務處罰。
透過自動化編碼簡化醫療計費
一家大型診所的醫療編碼專家使用增強了AI功能的EHR來加速計費流程。在臨床醫生完成病患筆記後，系統的NLP演算法會掃描文本，以識別診斷、程序和服務項目。然後，它會建議最準確的ICD-10和CPT代碼，並附上支持性文件片段。這自動化了大部分手動編碼工作，降低了人為錯誤的可能性，確保了合規性，並透過更快地提交更清晰的索賠來縮短收入週期。
提供即時臨床決策支援
一位急診室醫師正在治療一位有複雜病史的病患。當醫師在EHR中輸入新症狀並開立檢驗單時，由AI驅動的臨床決策支援（CDS）模組在後台運行。它將新數據與病患的現有記錄和已知的藥物過敏史進行交叉引用，然後就醫師即將開立的一種藥物發出可能存在危險藥物交互作用的即時警報。這種即時回饋防止了潛在的不良事件，並提高了病患的安全性。
識別臨床試驗候選人
一家製藥公司的臨床研究協調員使用一個由AI驅動的EHR數據平台來加速試驗招募。協調員無需手動審查數千份病歷，而是定義複雜的入選標準（例如，特定診斷、年齡範圍、既往治療、實驗室數值）。然後，AI演算法安全且匿名地查詢一個由醫院EHR組成的聯合網絡，以在極短的時間內識別出一批可能符合條件的病患。這大大加快了研究時間表，並有助於更快地將新療法推向市場。
管理群體健康並識別高風險族群
一位公共衛生官員使用一個聚合的、匿名的EHR數據系統來監測社區健康趨勢。AI工具分析群體層面的數據，以識別新興的疾病爆發、追蹤疫苗接種率，或精確定位糖尿病等慢性病高發地區。這使得公共衛生組織能夠更有效地分配資源，發起有針對性的公眾意識宣傳活動，並在最需要的地方實施預防性照護計劃，從而被動的公共衛生管理轉向主動的管理。