Recunoașterea intenției - portal
Prototip ~82%
Soluția finală ~96%
Finanțat de Uniunea Europeană - NextGenerationEU · Guvernul României · Planul Național de Redresare și Reziliență
Rezultatele unui proiect finanțat prin PNRR · Componenta C9
Rezultatele cercetării: AI și RPA/PA pentru secretariatul clinic
MONEFY BUSINESS S.R.L. și Steady Dopetech S.R.L. au testat integrarea inteligenței artificiale și a automatizării în fluxuri administrative medicale sensibile, cu reguli, trasabilitate și validare umană.
Proiect
„Adoptarea tehnologiilor digitale avansate în cadrul societății MONEFY BUSINESS S.R.L.”
Arhitectura validată Control înainte de autonomie
- 01 IntrareMesaj sau document
- 02 InterpretareAI-ul structurează intenția
- 03 ValidarePlatforma aplică regulile
- 04 ExecuțieRPA/PA rulează pașii siguri
- Cod RUE
- 84
- Contract
- 84.1.I3.C9
- Data contractului
- 13.05.2025
- Program
- PNRR · C9
Rezultatele pe scurt
Ce a demonstrat pilotarea
Indicatorii de mai jos păstrează caracterul aproximativ și contextul de măsurare descrise în articol.
- ~96% recunoașterea intenției în portal de la aproximativ 82% în prototipul inițial
- ~93% recunoașterea intenției prin SMS de la aproximativ 74% în prototipul inițial
- 0% sloturi invalide ajunse la pacient în soluția finală, după validarea în backend
- ~93% precizia sugestiilor pentru ciorne de claim probleme confirmate ca reale în pilotare
- ~40% timpul de revizuire inițială a unui EOB reducere pentru documente cu mai multe claim-uri
- ~36% efortul agregat de facturare reducere pentru volumul de referință măsurat
Metodologie experimentală
Ipoteză → prototip → testare măsurată → ajustare
Activitatea a combinat un studiu de tip time-and-motion asupra proceselor curente cu măsurători per unitate obținute în prototipare și pilotare. MONEFY a furnizat expertiza operațională și mediul real de testare, iar Steady Dopetech a realizat activitatea tehnică de cercetare-dezvoltare.
- 01
Analiză și ipoteze
Cartografierea proceselor reale și formularea incertitudinilor tehnologice care trebuiau testate.
- 02
Prototipare și evaluare
Construirea prototipurilor funcționale și compararea modelelor de limbaj și a arhitecturilor de integrare.
- 03
Testare controlată
Măsurarea acurateței, a escaladărilor și a comportamentului în cazuri-limită pe date reprezentative.
- 04
Pilotare operațională
Rularea într-un mediu operațional real, cu utilizatori abilitați și ajustarea progresivă a regulilor și pragurilor.
Evoluția soluției
De la prototip la rezultate operaționale
Comparațiile păstrează definiția fiecărui indicator: acuratețe, finalizare fără escaladare și validare efectivă în backend.
Asistent conversațional
Programări prin portal și SMS
Recunoașterea intenției - SMS
Prototip ~74%
Soluția finală ~93%
Conversații fără escaladare - portal
Prototip ~55%
Soluția finală ~78%
Conversații fără escaladare - SMS
Prototip ~40%
Soluția finală ~64%
Sloturi invalide ajunse la pacient
Prototip ~7%
Soluția finală 0%
Asistență pentru facturare
AI consultativ pentru claim-uri și EOB-uri
Componenta nu modifică și nu transmite autonom cereri de plată. Ea structurează informația, semnalează probleme certe și prioritizează cazurile care necesită follow-up, păstrând decizia finală la personalul autorizat.
Precizia sugestiilor pentru claim-uri
Proporția problemelor semnalate care au fost confirmate ca reale în pilotare.
Concordanța prioritizării EOB
Acordul cu evaluarea realizată de un specialist de facturare.
Timpul de revizuire inițială
Reducerea măsurată pentru un EOB care conține mai multe claim-uri.
Beneficii măsurate
Impact asupra efortului operațional
Crearea unei cereri de plată
Înainte~4 min
După~2 min
Prin prepopularea automată a câmpurilor obligatorii din datele existente în platformă.
Crearea unei facturi de coplată
Înainte~5 min
După~2 min
Prin identificarea EOB-urilor relevante și aplicarea regulilor de facturare.
Efortul agregat de facturare
Înainte~79,5 h
După~51 h
Pentru volumul de referință, incluzând activități conexe de verificare și corelare.
Soluția realizată
Două straturi, aceeași logică de control
AI-ul interpretează și recomandă. RPA/PA execută pași standardizați. Platforma Monefy le conectează prin reguli, permisiuni, evenimente și audit.
Interpretare și asistență
- Asistent conversațional pentru programări în portalul pacienților
- Auto-programare și gestionarea solicitărilor simple prin SMS
- Sugestii consultative pentru ciornele de cereri de plată
- Structurarea EOB-urilor și prioritizarea cazurilor care necesită follow-up
Monefy backend reguli · validări · permisiuni · audit
Execuție și orchestrare
- Notificări și mementouri automate către pacienți
- Verificarea eligibilității asigurărilor pe bază de evenimente
- Generarea facturilor și controlul excepțiilor
- Billing Rules Engine și Posting Rules Engine
- Raportare operațională prin Metabase
- Dashboard central pentru configurarea automatizărilor
Decizii validate experimental
Alternativele respinse au definit arhitectura finală
Apelare structurată de unelte
Interpretarea liberă a textului a fost înlocuită cu funcții definite explicit, validate înainte de execuție.
Platforma rămâne sursa de adevăr
Disponibilitatea, permisiunile, regulile și statusurile sunt verificate în backend, nu acceptate direct de la model.
Precizie înaintea acoperirii
În facturare, componenta semnalează numai problemele pentru care are un nivel ridicat de certitudine.
Evenimente și reguli, nu scripturi rigide
Automatizarea continuă, se oprește sau escaladează cazul în funcție de context și de nivelul de risc.
Control și utilizare responsabilă
Automatizarea nu primește dreptul de a ignora contextul
Cea mai importantă concluzie tehnică nu este autonomia maximă, ci autonomia calibrată: suficientă pentru a elimina munca repetitivă, limitată acolo unde apar date sensibile sau impact financiar.
Principiul central Omul rămâne în buclă pentru excepții și decizii sensibile.
- 01
AI-ul nu accesează direct baza de date; interacțiunile trec prin backend și API-uri controlate.
- 02
Autentificarea, autorizarea, permisiunile, validările și auditul se aplică înaintea oricărei acțiuni.
- 03
Fluxurile conversaționale au fost testate cu mesaje adversariale și scenarii de prompt injection.
- 04
Cazurile neclare, incomplete sau cu impact financiar sunt oprite și trimise către validare umană.
Cunoștințe transferabile
Ce poate fi aplicat în proiecte similare
Rezultatele susțin un model gradual și verificabil pentru digitalizarea proceselor administrative care lucrează cu date sensibile.
AI-ul devine util în interiorul regulilor
Limbajul natural poate fi interpretat flexibil, dar rezultatul trebuie validat pe date și reguli structurate.
Automatizarea trebuie să accepte excepțiile
Procesele reale nu sunt secvențe fixe; ele cer praguri, opriri, retry și rute clare de escaladare.
Încrederea se construiește prin verificabilitate
Utilizatorii adoptă recomandările când pot vedea motivul, controla acțiunea și continua manual.
Implementarea sigură este graduală
Fluxurile cu risc redus se validează primele, apoi automatizarea se extinde după măsurare și feedback.
Informații despre proiect
Adoptarea tehnologiilor digitale avansate
Activitatea de cercetare-dezvoltare a fost desfășurată în cadrul proiectului „Adoptarea tehnologiilor digitale avansate în cadrul societății MONEFY BUSINESS S.R.L.”, cod RUE 84, finanțat prin PNRR, apel PNRR/2024/C9/MIPE/I3.1, în baza Contractului de finanțare nr. 84.1.I3.C9 din 13.05.2025.
- Lider de parteneriat
- MONEFY BUSINESS S.R.L.
- Partener
- Steady Dopetech S.R.L.