Integration of augmented generation systems through retrieval with hospital it systems to optimize patient referral

Abstract

The work begins with an analysis of the current situation in the Emergency Department of IMSP Institutul de Medicină Urgentă (IMU), the structure of the existing five-level triage protocol, and evidence from the literature regarding undertriage and overtriage at pre-primary, primary care and ED levels. A critical review of recent studies on the use of artificial intelligence and machine learning in emergency department triage highlights both the potential benefits and the key limitations related to explainability, local validation and workflow integration. On this basis, the thesis defines the concept of a digital pre-triage system for walk-in patients that acts as a layer on top of the existing IMU triage process. Chapter 2 presents the proposed software architecture built around several AI agents (intake, triage, routing, explanation), orchestrated through n8n and supported by a Retrieval-Augmented Generation (RAG) module over official triage protocols and local regulations. The logical and component architecture, the integration with a Spring Boot backend and the HIS, the NLP pipeline (including multilingual support for Romanian and Russian and optional voice input/output), as well as the minimal required clinical data and privacy constraints are described in detail. In the final chapter, the research moves from the conceptual level to implementation, presenting the creation of a functional prototype of the pre-triage flow. The implementation is described at the level of modules and executable logic, starting with the input contract (payload from the voice/text interface), continuing with the validation of mandatory fields, normalization into a canonical intake model, the application of a "consent gate" that separates automatic processing from the manual processing route, verification of data completeness, and enrichment based on the transcript when necessary. The thesis outlines how such a system can reduce variability in triage decisions, support safer patient referral and provide a technically feasible path for future pilot deployment in Moldovan hospitals.

Cercetarea se începe cu analiza situației curente în Departamentul de Urgență al IMSP Institutul de Medicină Urgentă (IMU), a structurii protocolului de triaj în 5 niveluri și a dovezilor din literatură privind undertriage și overtriage la nivel pre primar, în asistența medicală primară și în UPU. Un review critic al studiilor recente privind utilizarea AI și ML în triajul din UPU evidențiază atât beneficiile potențiale, cât și limitările legate de explicabilitate, validare locală și integrare în fluxurile clinice. Pe această bază, teza definește conceptul unui sistem de pre-triaj digital pentru pacienții auto admiși, care funcționează ca un strat suplimentar peste procesul de triaj existent la IMU. Capitolul 2 prezintă arhitectura software propusă, construită în jurul unor agenți AI (intake, triage, routing, explanation), orchestrați prin n8n și susținuți de un modul RAG bazat pe protocoale oficiale de triaj și reglementări locale. Sunt descrise în detaliu arhitectura logică și pe componente, integrarea cu un backend Spring Boot și cu HIS, lanțul NLP (inclusiv suportul multilingv pentru română și rusă și, opțional, canalul vocal), precum și setul minim de date clinice necesare și constrângerile de confidențialitate. În capitolul final, cercetarea trece de la nivel conceptual la implementare, prezentând realizarea unui prototip funcțional al fluxului de pre-triaj. Implementarea este descrisă la nivel de module și logică executabilă, pornind de la contractul de intrare (payload de la interfața vocală/text), continuând cu validarea câmpurilor obligatorii, normalizarea într-un model canonic de intake, aplicarea unui „consent gate” care separă procesarea automată de ruta de procesare manuală, verificarea completitudinii datelor și îmbogățirea lor pe baza transcriptului atunci când este necesar. Rezultatele obținute arată cum un astfel de sistem poate reduce variabilitatea deciziilor de triaj, poate sprijini o direcționare mai sigură a pacienților și poate oferi o direcție tehnică fezabilă pentru viitoare proiecte pilot în spitalele din Republica Moldova.