SECTOR SALUD
UANL
El flujo de trabajo actual para documentar los procedimientos de gastroenterología presenta varias deficiencias críticas que afectan la calidad de los datos, la eficiencia operativa y la formación médica:
◆ Falta de integridad y estandarización de los datos: Informes 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 clínicos.
◆ Falta de herramientas de evaluación: Ausencia de un sistema objetivo para medir la calidad de los informes de los médicos residentes, lo que dificulta la retroalimentación.
◆ Ineficiencia operativa y silos de información: El considerable tiempo empleado en la redacción de informes y la gestión desintegrada de los recursos (texto, imágenes, vídeo, audio) generaron 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 informes 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 informes médicos.
● Módulo de Evaluación Objetiva: Algoritmos de comparación para medir la calidad de los informes de los estudiantes.
● Gestión Integrada de Recursos: Gestión unificada de texto, imágenes, audio y vídeo 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 redacción de informes gracias a la transcripción de voz a texto y la estandarización de la terminología mediante IA y plantillas, lo que garantiza una clasificación unificada de los informes.
Creación de un activo de datos estratégico: 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 futuros 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, que permite a los médicos obtener información clínica y operativa instantánea mediante consultas en lenguaje natural. Esto les permite identificar patrones de enfermedades, evaluar la eficacia de un tratamiento específico o analizar las tasas de complicaciones por procedimiento para mejorar la calidad de la atención diaria.
