自然な言葉によるデータ準備
必要なデータを言葉で伝えるだけで、JASがテーブルと項目を見つけ、アナリストがレビューして再利用できるクエリを作成します。
複雑さで知られるサンプルの電子カルテのデータベースで、JASが作業します。自然な言葉による依頼ひとつから、関係するテーブルと項目を特定し、クエリを作成し、データビューを準備します。本来なら、テーブル探しと手書きのSQLに何時間もかかる作業です。
eClinicalWorks(eCW)のようなシステムや多くの病院情報システムは、相互に関連する数百ものテーブルと、ごく一部の人にしか理解できない項目名を持つデータベースの上で動いています。定型業務は標準のレポートでまかなえますが、独自の質問はすべて、数少ない専門家の作業待ちの列に並びます。そしてレポートの完成を待つ間に、意思決定が下されてしまいます。
TURBOARDは、チームとデータベースのスキーマの間にAIアシスタントを置きます。JASは数千のテーブルを持つデータベースを読み解き、依頼に必要なSQLを生成し、その結果を自由に分析できるデータビューに変えます。医事会計、検査、財務のデータと組み合わせ、定義を統制された状態に保てます。データも、AIモデルそのものも、完全にオンプレミスにとどめることができます。
必要なデータを言葉で伝えるだけで、JASがテーブルと項目を見つけ、アナリストがレビューして再利用できるクエリを作成します。
電子カルテのデータに対して、ドラッグ&ドロップのダッシュボード、ドリルダウン、条件付き書式を使い、標準のレポートでは想定されていない問いに答えます。
クリニック別、医師別、患者グループ別の指標を先月や前年の同じ日と比較し、改善の取り組みをデータの更新に応じて測定します。
電子カルテのデータを、医事会計、検査、予約、財務のデータソースとひとつのモデルで結合し、患者の受診経過と診療実績の全体像を把握します。
キュレーション済みのビューと再利用可能な計算メジャーにより、受診、患者、予約の無断キャンセルを、すべてのレポートが同じ方法で数えます。
行レベルの権限と定期レポートにより、各クリニックや各医師に、それぞれの数字をPDFやExcelでメール配信します。
数百のテーブルからデータを探すには、高度で高コストな技術的専門知識と多くの時間が必要です。
自然な言葉で質問すると、JASが関連するテーブルと項目を見つけ出し、データビューを準備するSQLを生成します。
組み込みのレポートは、特定の医療の質改善プログラム、業務上の疑問、単発の分析にはほとんど合いません。
データビューができれば、ダッシュボードを作成し、切り口を変えてドリルダウンし、SQLやPythonのPandasで計算メジャーを追加できます。
電子カルテを医事会計、検査、予約、財務と組み合わせるには、通常は手作業でエクスポートして結合する必要があります。
ネイティブのコネクターとAPIで、電子カルテのデータベースとほかのシステムを、常に最新の統制されたひとつのモデルにまとめます。
患者データを、分析のために外部のAIサービスへ安易に送ることはできません。
TURBOARDとJASは、オフラインの言語モデルで自院のインフラ内だけで稼働でき、必要に応じてエアギャップ環境にも対応します。
TURBOARDに組み込まれたAIアシスタントJASは、データベースの項目、統制されたビュー、チームがキュレーションしたコンテキストからデータベースを学習します。まず信頼できる既存のレポートがあるかを確認し、あればその出典とともに回答します。なければクエリを作成してチャートを作り、指示に応じて編集します。さらにJAS Explainが、読み手の役割に合わせて結果の解説を作成します。
JASの機能を詳しく見る →貴院の電子カルテまたはHISのデータベースのコピーに接続し、貴院自身の自然な言葉による依頼から、JASがデータビューを準備する様子をお見せします。