TextQL AI-Powered Data Integration

Die Herausforderung der Gesundheitsdatenintegration

Gesundheitsorganisationen sehen sich einer einzigartigen Kombination aus technischen und regulatorischen Herausforderungen gegenüber, die traditionelle Analyse-Tools unzureichend machen. Patienteninformationen befinden sich typischerweise in mehreren inkompatiblen Systemen – elektronischen Gesundheitsakten (Epic, Cerner), Anspruchsdatenbanken, Apotheken- und Gesundheitsplattformen –, die jeweils unterschiedliche Datenmodelle und terminologische Rahmenbedingungen verwenden. Diese Fragmentierung wird durch strenge HIPAA-Compliance-Anforderungen und die klinische Dringlichkeit von Bevölkerungsgesundheitsinterventionen verschärft, bei denen Verzögerungen im Datenzugriff lebensbedrohliche Folgen haben können.

Das grundlegende Problem liegt in der semantischen Inkonsistenz: Ein einzelnes Konzept wie „Patient” kann in verschiedenen Systemen unterschiedlich dargestellt werden, während klinische Codierungen stark zwischen organisatorischen Implementierungen variieren. Traditionelle Ansätze zwingen Gesundheitsteams zu suboptimalen Kompromissen: Entweder müssen sie sich auf langwierige Datenbank-Konsolidierungsprojekte einlassen, die bei Abschluss veraltet sind, oder sie setzen fragmentierte Punkt-Lösungen ein, die nicht in der Lage sind, cross-systemische Anfragen zu beantworten.

TextQLs agentbasierte Architektur

TextQLs Lösung nutzt eine Multi-Agenten-Architektur, die auf Large-Language-Model-Technologie basiert. Für die Verarbeitung von natürlichen Sprachanfragen wird speziell Claude eingesetzt. Die Plattform setzt drei spezialisierte Agenten-Typen ein, die innerhalb sicherer Gesundheitsumgebungen zusammenarbeiten.

Integrationsagenten ermöglichen die Echtzeitübersetzung zwischen verschiedenen Datenmodellen, wodurch einheitliche Anfragen über Systeme hinweg ohne traditionelle ETL-Pipelines möglich werden. Wenn Benutzer Informationen über bestimmte Patientenkohorten anfordern, fragen diese Agenten gleichzeitig mehrere Quellen ab: elektronische Gesundheitsakten-Systeme für klinische Daten, Abrechnungssysteme für die Anspruchsbearbeitung und Apotheken-Datenbanken für die Medikamenten-Compliance, während sie die vollständige Datenlinie dokumentieren.

Analyse-Agenten führen mehrstufige Untersuchungen durch, die über einfache Datenbankanfragen hinausgehen. Sie führen komplexe analytische Workflows aus, die statistische Analyse, klinische Domänenkenntnisse und validierte Risikobewertungsmodelle umfassen. Diese Agenten können autonom Bevölkerungssegmentierungen durchführen und handhabbare Empfehlungen für klinische Interventionen generieren.

Rekonsilations-Agents behandeln Datenqualität systematisch, indem sie doppelte Einträge erkennen, Codierungsinkonsistenzen identifizieren und fehlende Daten kennzeichnen, welche die Datenqualität beeinträchtigen. So entdeckte eine Implementierung 47.000 fehlende A1C-Tests in einer diabetischen Bevölkerung – Tests, die zwar durchgeführt worden waren, deren Ergebnisse jedoch nicht durch die Dateninfrastruktur propagiert wurden.

Sicherheits- und Compliance-Rahmen

TextQL implementiert ein sicheres Ausführungsumfeld, in dem Agents innerhalb von Kunden-VPN-Netzen operieren. Alle Interaktionen mit Large-Language-Modellen laufen über Azure OpenAI oder AWS Bedrock mit kundenkontrollierten Verschlüsselungsschlüsseln. Dadurch wird sichergestellt, dass geschützte Gesundheitsinformationen niemals organisatorische Grenzen verlassen. Die Plattform ist SOC 2 Type II-zertifiziert und HIPAA-konform. Für abgedeckte Einheiten sind Business Associate Agreements verfügbar.

Gesundheitsspezifische semantische Schicht

TextQLs Wettbewerbsvorteil resultiert wesentlich aus seiner gesundheitsspezifischen Ontologie, die ein tiefes Verständnis von klinischen Codierungssystemen (ICD-10, CPT, HCPCS, NDC, LOINC), Gesundheitsdatenstandards (HL7 FHIR, X12 EDI, NCPDP) und gemeinsamen Datenmodellen (OMOP, Sentinel, PCORnet) umfasst. Diese semantische Schicht ermöglicht es dem System, Geschäfts-Sprachanfragen in klinisch genaue Analysen zu übersetzen. Um beispielsweise diabetische Patienten zu identifizieren, müssen diagnostische Codes, Medikamentenabfüllungen und Laborergebnisse gleichzeitig überprüft werden.

Die Selbstkonfigurationsfähigkeit der Plattform ermöglicht es Agents, sich an organisationsspezifische Datenstrukturen anzupassen, indem sie Schemata scannen, von bestehenden Anfrage-Mustern lernen und interne Wissensgraphen konstruieren. Diese adaptive Lernfähigkeit reduziert die Anfrage-Antwortzeiten von anfänglichen Explorationsperioden auf Unter-Second-Leistung, wenn das System institutionelle Datenarchitekturen internalisiert.

Zusammenfassung

Mit zwölf Kunden und fünfzehn Mitarbeitern repräsentiert TextQL einen aufstrebenden Ansatz für die Gesundheitsanalytik. Dieser Ansatz priorisiert die Echtzeit-Datenintegration gegenüber der traditionellen Datenbank-Konsolidierung. Durch die Kombination von KI-gestützten, natürlichen Sprachschnittstellen mit gesundheitsspezifischem Domänenwissen und robusten Sicherheitsrahmen adressiert die Plattform die grundlegende Spannung zwischen Datenfragmentierung und analytischer Zugänglichkeit. Diese Spannung schränkt die Fähigkeit von Gesundheitsorganisationen ein, handhabbare Erkenntnisse aus ihren Datenbeständen zu gewinnen.

The Healthcare Data Integration Challenge

Healthcare organizations face a unique confluence of technical and regulatory challenges that render traditional analytics tools inadequate. Patient information typically resides across multiple incompatible systems—electronic health records (Epic, Cerner), claims databases, pharmacy benefit managers, and social determinants of health platforms—each employing distinct data models and terminological frameworks. This fragmentation is compounded by stringent HIPAA compliance requirements and the clinical urgency of population health interventions, where delays in data access can have life-threatening consequences.

The fundamental problem lies in semantic inconsistency: a single concept such as „patient“ may be represented differently across systems, while clinical coding varies widely between organizational implementations. Traditional approaches force healthcare teams into suboptimal compromises—either undertaking lengthy data warehouse consolidation projects that become obsolete upon completion, or accepting fragmented point solutions incapable of answering cross-system queries.

TextQL’s Agent-Based Architecture

TextQL’s solution employs a multi-agent architecture built on large language model technology, specifically leveraging Claude for natural language query processing. The platform deploys three specialized agent types that operate collaboratively within secure healthcare environments.

Integration agents facilitate real-time translation between disparate data models, enabling unified queries across systems without requiring traditional ETL pipelines. When users request information about specific patient cohorts, these agents simultaneously query multiple sources—EHR systems for clinical data, adjudication systems for claims verification, and pharmacy databases for medication adherence—while maintaining complete data lineage documentation.

Analytics agents conduct multi-step investigations that transcend simple database queries, executing complex analytical workflows that incorporate statistical analysis, clinical domain knowledge, and validated risk scoring models. These agents can autonomously perform population segmentation and generate actionable recommendations for clinical interventions.

Reconciliation agents address data quality systematically by detecting duplicate records, identifying coding inconsistencies, and flagging missing data that impacts quality measures. One implementation discovered 47,000 missing A1C tests in a diabetic population—tests that had been conducted but whose results failed to propagate through the data infrastructure.

Security and Compliance Framework

Recognizing that healthcare data cannot traverse public networks, TextQL implements a secure execution environment where agents operate within customer virtual private clouds. All language model interactions route through Azure OpenAI or AWS Bedrock using customer-controlled encryption keys, ensuring that protected health information never leaves organizational boundaries. The platform maintains SOC 2 Type II certification and HIPAA compliance, with Business Associate Agreements available for covered entities.

Healthcare-Specific Semantic Layer

TextQL’s competitive advantage derives substantially from its healthcare-specific ontology, which encodes deep understanding of clinical coding systems (ICD-10, CPT, HCPCS, NDC, LOINC), healthcare data standards (HL7 FHIR, X12 EDI, NCPDP), and common data models (OMOP, Sentinel, PCORnet). This semantic layer enables the system to translate business-language queries into clinically accurate analyses—understanding, for instance, that identifying diabetic patients requires checking diagnostic codes, medication fills, and laboratory results simultaneously.

The platform’s self-configuring capability allows agents to adapt to organizational-specific data structures by scanning schemas, learning from existing query patterns, and constructing internal knowledge graphs. This adaptive learning reduces query response times from initial exploratory periods to sub-second performance as the system internalizes institutional data architectures.

Conclusion

With twelve customers and fifteen employees, TextQL represents an emerging approach to healthcare analytics that prioritizes real-time data integration over traditional warehouse consolidation. By combining AI-powered natural language interfaces with healthcare-specific domain knowledge and robust security frameworks, the platform addresses the fundamental tension between data fragmentation and analytical accessibility that constrains healthcare organizations‘ ability to derive actionable intelligence from their data assets.