SECTOR SALUD
UANL
El flujo de trabajo actual para documentar procedimientos de gastroenterología presenta varias deficiencias críticas que impactan la calidad de los datos, la eficiencia operativa y la formación médica:
Falta de integridad y estandarización de datos: Reportes manuales con errores y omisiones, sin una captura estandarizada de la información clínica.
Inaccesibilidad de la información: Imposibilidad de analizar datos agregados debido a la falta de una base de datos centralizada, lo que limita la investigación y el análisis clínico.
Falta de herramientas de evaluación: Ausencia de un sistema objetivo para medir la calidad de los reportes de médicos residentes, dificultando la retroalimentación.
Ineficiencia operativa y silos de información: El considerable tiempo dedicado a la redacción de reportes y la gestión desintegrada de activos (texto, imágenes, video, audio) genera información fragmentada.
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La solución
Desarrollamos una aplicación web con una base de datos en la nube (AWS) que centraliza y estandariza todos los reportes endoscópicos. La solución incorpora Inteligencia Artificial (IA) y plantillas configurables para garantizar la integridad y consistencia de los datos mediante la implementación de las siguientes funciones:
Agente inteligente: Permite a los médicos realizar consultas complejas a la base de datos utilizando lenguaje natural.
Transcripción de voz a texto: Agiliza la redacción de reportes médicos.
Módulo de evaluación objetiva: Algoritmos de comparación para medir la calidad de los reportes de estudiantes.
Gestión integrada de activos: Administración unificada de texto, imágenes, audio y video del estudio.
Impacto en el negocio
La implementación de esta solución generó un impacto positivo en la UANL, optimizando sus operaciones y fortaleciendo sus capacidades:
- Optimización del tiempo clínico y eficiencia operativa: Reducción significativa en el tiempo de elaboración de reportes gracias a la transcripción de voz a texto y la estandarización de terminología mediante IA y plantillas, asegurando una clasificación unificada de los reportes.
- Creación de un activo estratégico de datos: Consolidación de la información clínica en una base de datos centralizada en la nube, convirtiendo datos aislados en activos estratégicos y sentando las bases para análisis avanzados y modelos predictivos.
- Evaluación médica objetiva y escalable: Acceso a una herramienta objetiva para la formación de especialistas, eliminando la subjetividad y permitiendo la medición sistemática de la calidad y el número de procedimientos realizados por los estudiantes. Esto crea un proceso de retroalimentación escalable basado en datos precisos.
- Inteligencia clínica e investigación acelerada: Transformación de la base de datos en una fuente activa de conocimiento, permitiendo a los médicos obtener insights clínicos y operativos de forma instantánea mediante consultas en lenguaje natural. Esto les permite identificar patrones de enfermedad, evaluar la efectividad de tratamientos específicos o analizar tasas de complicaciones por procedimiento para mejorar la calidad de la atención en el día a día.
