HiQō Intelligence Clinique – Aide à la décision en santé mentale axée sur la logique.
HiQō est le moteur d'intelligence clinique avancé derrière la plateforme HiBoop. Il utilise une logique déterministe et la reconnaissance de formes pour fournir une surveillance clinique en temps réel, une évaluation des risques et une cartographie des comorbidités pour les évaluations de santé mentale.
HiQō met en œuvre les critères diagnostiques du DSM-5-TR et de la CIM-11 pour les évaluations prises en charge afin d'aider les cliniciens à prendre des décisions éclairées par les données. Notre moteur fait ressortir des schémas que la notation traditionnelle des évaluations manque souvent, améliorant la qualité des soins et les résultats pour les patients. En utilisant des algorithmes cliniques validés, HiQō identifie les changements dans les trajectoires des patients, fournissant des signaux techniques pour la détérioration clinique ou la réponse au traitement. Cette couche d'intelligence transforme les données brutes d'évaluation en signaux cliniques directs, permettant aux équipes de soins de santé de fournir des soins de santé mentale proactifs dans l'ensemble du système.
Le cerveau clinique
derrière HiBoop.
Pas seulement une notation.
Raisonnement clinique.
La plupart des plateformes s'arrêtent à la notation automatique. HiQō détecte les schémas, suit les trajectoires des symptômes et fait ressortir des informations qui prendraient des heures à trouver pour des humains.
Logique de diagnostic DSM-5-TR
Met en œuvre les critères de diagnostic et les spécificateurs de gravité pour les évaluations prises en charge. Un raisonnement clinique en temps réel, pas seulement des seuils.
Évaluation et suivi des risques
Suit les schémas de symptômes au fil du temps pour identifier les trajectoires et alerter les cliniciens des changements significatifs dans l'état du patient.
Cartographie de la comorbidité
Identifie automatiquement les relations entre les conditions concomitantes. Visualisez comment l'anxiété, les traumatismes et la consommation de substances se regroupent.
Analyse de la population
Identifie les corrélations et les tendances dans l'ensemble de votre population de patients. Suivez les trajectoires des symptômes et quantifiez l'efficacité du traitement.
Basé sur
la science évaluée par des pairs.
HiQō met en œuvre les critères de diagnostic et les lignes directrices cliniques des principales organisations médicales. Chaque algorithme est traçable à des recherches publiées.
DSM-5-TR
Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux, 5e édition, révision du texte (APA, 2022)
CIM-11
Classification internationale des maladies, 11e révision (OMS, 2022)
SAMHSA
Lignes directrices cliniques de la Substance Abuse and Mental Health Services Administration
Conçu pour la précision clinique.
Intelligence fondée sur des données probantes.
HiQō combine des algorithmes cliniques validés avec une reconnaissance intelligente de schémas pour fournir une notation d'évaluation, une classification de la gravité et un suivi longitudinal qui aide les cliniciens à identifier les tendances et à améliorer le traitement.
Infrastructure conforme à la HIPAA
Les données cliniques sont chiffrées au repos (AES-256) et en transit (TLS 1.3). L'accès aux RPS est contrôlé en vertu d'un BAA. Le traitement a lieu sur notre nuage sécurisé et conforme à la HIPAA.
Logique clinique versionnée
Chaque critère de diagnostic, seuil de gravité et règle de notation est versionné et traçable. Piste d'audit complète pour la conformité réglementaire.
Amélioration clinique continue
Des mises à jour régulières intègrent les dernières recherches cliniques et les révisions des critères de diagnostic, garantissant que HiQō reste aligné sur les meilleures pratiques en évolution.
Algorithmes adaptatifs pour la détection de schémas de symptômes.
La logique de diagnostic de HiQō utilise des protocoles de branchement transparents et fondés sur des données probantes pour identifier les comorbidités qui restent souvent non détectées dans les évaluations ponctuelles.
Bâtissez sur l'intelligence clinique
que vous ne pouvez pas bâtir vous-même.
Nous ouvrons HiQō aux développeurs. Intégrez notre moteur d'intelligence clinique à votre DSE, à votre plateforme de recherche ou à votre flux de travail clinique personnalisé. API REST, webhooks, correction en temps réel et détection de modèles, disponibles en tant que service.
API RESTful
Points de terminaison HTTP simples pour la notation des évaluations, le suivi des symptômes et les analyses de population. Documentation OpenAPI complète.
Événements Webhook
Notifications en temps réel pour les événements cliniques critiques, les changements de seuil de risque et les alertes de tendance de la population.
SDK et bibliothèques
Bibliothèques client officielles pour Python, JavaScript et .NET. Types Typescript, exemples complets et kits de démarrage.
Infrastructure prête pour SOC 2
Authentification OAuth 2.0, données chiffrées en transit et au repos, infrastructure prête pour SOC 2 et BAA inclus.
Demander un accès anticipé
Inscrivez-vous sur la liste d'attente pour l'accès à l'API pour développeurs. Nous accordons un accès anticipé à des partenaires sélectionnés qui développent la prochaine génération d'outils cliniques.
Demander l'accès à l'APITout le monde a des formulaires.
Personne n'a ça.
| Capacité | HiBoop + HiQō | Autres plateformes |
|---|---|---|
| Notation automatisée | ||
| Mise en œuvre des critères de diagnostic du DSM-5-TR | ||
| Détection de schémas de population Propulsé par l'AM | ||
| Suivi des tendances longitudinales et alertes | ||
| Cartographie de la constellation des comorbidités | ||
| Suivi de l'évolution des symptômes dans le temps | ||
| Mises à jour et améliorations cliniques régulières |
Index des preuves cliniques
Chaque algorithme d'évaluation dans HiQō est traçable à des recherches évaluées par des pairs. Cet index fournit les principales sources de validation de notre logique de diagnostic.
Troubles dépressifs
Troubles anxieux
Traumatisme et stress
Consommation de substances
Neurodéveloppemental
Cycle de validation : T1 2026 // Source : Pubmed Open Access