Remplacez le Bloc-Notespar une Conversation
85 % des patients détestent la paperasse répétitive. 50 % des rejets de remboursement commencent par des erreurs d'admission. Gnosari recueille des données patient structurées de façon conversationnelle, avant même qu'ils ne franchissent la porte.
Comment ça marche
Soyez opérationnel en quelques minutes. Aucune expertise technique requise.
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Créez votre Agent d'Admission
Configurez votre type de cabinet, vos questions d'admission et vos exigences d'assurance avec notre modèle santé. Personnalisez-le pour les soins primaires, les spécialités ou la santé comportementale.
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Les Patients Réalisent leur Admission par SMS
Envoyez un SMS avant la visite 72 heures avant le rendez-vous. Le patient répond de façon conversationnelle sur son téléphone - sans portail, sans connexion, sans téléchargement d'application.
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Données Structurées Avant la Visite
Recevez des données patient propres et structurées - données démographiques, assurance, symptômes, antécédents - prêtes pour votre DPI avant même que le patient ne franchisse la porte.
Comment les entreprises utilisent Gnosari
Des cas d'usage réels alimentés par des conversations IA plutôt que par des formulaires statiques.
Les patients réalisent leur admission 3 jours avant le rendez-vous par SMS ou WhatsApp - à leur rythme, sur leur téléphone. Sans connexion à un portail, sans téléchargement d'application. Gnosari recueille de façon conversationnelle les données démographiques, l'assurance, les médicaments et les antécédents cliniques.
Recueille Assurance N° d'Adhérent Médicaments Allergies Motif PrincipalRecueillez les symptômes et préoccupations propres à la visite avant le rendez-vous. Contrairement aux formulaires figés qui posent les mêmes questions à tous, Gnosari s'adapte : un patient signalant une douleur au genou reçoit des questions de suivi sur le début, la gravité et les traitements antérieurs.
Recueille Motif Principal Début Niveau de Douleur Traitement AntérieurRemplacez le dossier de 15 pages du nouveau patient par une conversation guidée. Gnosari recueille progressivement les antécédents médicaux, médicaments, allergies, antécédents familiaux et contacts d'urgence - le patient répond à ce qui le concerne et passe le reste.
Envoyez un SMS au patient quelques heures après sa sortie avec un bref point conversationnel. Des taux de réponse supérieurs aux enquêtes par e-mail, des données qualitatives plus riches et un accès direct à la génération d'avis Google pour les patients satisfaits.
Recueille Note de la Visite Temps d'Attente Avis sur le Praticien Consentement à l'Avis
Agent de démo en direct
Un véritable agent Gnosari. Demandez-lui n'importe quoi.
Un véritable agent Gnosari - demandez-lui n'importe quoi.
Méthodes traditionnelles vs Gnosari
Découvrez comment les conversations IA se comparent à la collecte de données traditionnelle.
Méthode d'Admission du Patient
Exactitude des Données
Temps d'Attente du Patient
Temps d'Enregistrement du Personnel
Taux de Recueil des Retours
Se connecte à votre stack Cliniques Médicales
Gnosari s'intègre aux outils que vous utilisez déjà, grâce à MCP.
Epic
DPI
Livrez les données d'admission structurées directement dans les dossiers patients Epic via un échange de données compatible FHIR.
Athenahealth
DPI / Gestion de Cabinet
Synchronisez automatiquement les données démographiques, l'assurance et les données cliniques d'admission avec Athenahealth.
DrChrono
DPI
Transférez les résultats de l'admission conversationnelle vers DrChrono pour les cabinets de petite et moyenne taille.
IntakeQ
Gestion de Cabinet
Enrichissez les formulaires IntakeQ avec une admission conversationnelle pour de meilleurs taux de complétion et des données cliniques plus riches.
Foire aux questions
Tout ce que vous devez savoir pour démarrer. Vous ne trouvez pas la réponse que vous cherchez ? Contactez notre équipe.
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Gnosari prend en charge des déploiements conformes HIPAA avec chiffrement de bout en bout, accord de sous-traitance (BAA), journaux d'audit et contrôles d'accès. Les informations de santé du patient (PHI) sont chiffrées au repos (AES-256) et en transit. Les données patient ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles.
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Fini le Bloc-Notes - Enfin
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