医疗 AI 自动化：预约、患者随访与数据合规
预约混乱、MHRS 对接、合规患者数据与账单对账——用 AI 解决医疗运营中的重复性负担。
行业: 医疗健康
- 通过 MHRS 预约的患者有 30-40% 爽约或晚取消，医生时间白白浪费。
- 受 KVKK 约束的患者数据分散在各系统（HIS、LIS、影像、计费）中，缺乏统一的访问审计记录。
- SGK 账单对账、报销编码与争议处理每月占用财务团队 5-6 天。
- 慢性病患者随访（糖尿病、高血压、肿瘤）的复诊提醒与检验结果推送完全依赖人工，患者频繁脱失。
- 智能预约提醒：与 MHRS 或私有 HIS 集成，提前 48 小时和 2 小时发送 WhatsApp/短信；取消者自动收到替补时段邀请，空出的时段同步推给候诊名单。
- 符合 KVKK 的数据访问层：跨 HIS、LIS 与影像系统的基于角色的访问控制；每次访问事件写入不可篡改日志；KVKK 请求（删除、可携带性）自动触发工作流。
- SGK 对账机器人：按 ICD/SUT 编码自动匹配账单项目，在提出异议前标记编码错误，以 SGK 门户精确格式输出——将每月 5-6 天的工作量压缩至 1 天。
示例：伊斯坦布尔多院区连锁门诊
6 家院区、74 位医生、每日 1,100 个预约。36% 的预约因爽约或临时取消而浪费，每月损失 480 个医生工时。SGK 账单关账需要 6 天、占用 3 人团队。Setviva 同时启动三层：(1) MHRS + 私有 HIS 双重预约提醒——6 周内爽约率从 36% 降至 14%；(2) KVKK 合规访问日志——6 套系统全部实施角色访问控制，首份合规报告 3 小时内呈交董事会；(3) SGK 对账机器人——每月 3,200 条账单中 2,950 条自动匹配，月度关账从 6 天压缩至 22 小时。慢性病患者循环（312 名糖尿病、198 名高血压）通过 WhatsApp 检验结果通知与复诊提醒持续运转。