Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
Modelo de IA a través de chatbot logra mejorar la agenda de citas médicas en Chile

A través de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA), la compañía emergente chilena cero.ai ha mejorado el acceso a la salud en hospitales públicos y privados en Chile.

Cero.ai es una empresa emergente con origen en Chile, que busca optimizar el uso de la capacidad de atención médica de hospitales, clínicas y consultorios a través de la automatización de tareas. El proyecto se enfoca en la agenda de citas, con el objetivo de aprovechar eficientemente los recursos del centro de salud y mejorar la comunicación con sus pacientes.

Actualmente cero.ai, trabaja con prestadores de servicios del sector público y privado, cuyos objetivos son diferentes. Por ejemplo, el sector privado persigue la generación de mayores ingresos y optimización de sus operaciones, en cambio en el sector público buscan la mejor utilización de la infraestructura, como la cantidad de personas atendidas y la disminución del indicador NSP (paciente no presentado) que permite aumentar la oferta de las citas médicas. En ambos casos la solución de cero.ai ha mostrado grandes logros llevando las tasas de pacientes no presentados (NSP), también conocido como ausentismo, a un dígito.

Cero.ai comenzó hace dos años y el año pasado pasó por una acreedora de negocios en San Francisco, EE.UU., lo que permitió validar su solución y obtener recursos para continuar el desarrollo del modelo.

A través de la solución de cero.ai, se coordinan más de un millón de citas cada mes en clínicas y hospitales de Chile. Por medio de un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y técnicas de aprendizaje profundo y automático, es posible una comunicación fluida y natural con los pacientes. La solución que presenta cero.ai, se basa en comunicación por mensajería instantánea, específicamente a través de WhatsApp, unas de las aplicaciones más utilizadas en Latinoamérica.

Por ejemplo, previo a una cita, cero.ai entabla una conversación con el paciente a través de WhatsApp donde se detallan aspectos básicos de la cita médica como hora, lugar y el médico, u otros más complejos como la preparación que debe cumplir el paciente antes de su asistencia.

A través de la misma conversación el paciente puede confirmar su cita, reagendarla para otro día o cambiar el horario. De tal forma que el PLN interpreta los mensajes de los pacientes, por ejemplo, palabras como “mañana”, “lunes” o “tarde” son codificados como como datos de fechas u horas exactas. Asimismo, la IA también es capaz de entender no solamente mensajes escritos también mediante notas de voz, en estos casos el audio pasa por un proceso de transcripción.

El 98% de los pacientes que tienen cita reciben los mensajes y entre el 85 y 90% de los casos obtienen una respuesta de los pacientes. El impacto del proyecto se puede medir con las tasas positivas de respuesta, pero su real impacto es que permite reducir el “no show” de pacientes y aumentar su asistencia, optimizando y aumentando el uso real de los recursos y tiempo de atención de profesionales e infraestructura de las clínicas y hospitales. Gracias a la aplicación de este tipo de soluciones, es posible entablar una gran cantidad de conversaciones simultáneas con pacientes con citas agendadas en un hospital o clínica en lugar de depender de un centro de contacto o call center que se enfoque en estas tareas y descuide otras áreas del hospital o clínica.

Felipe Rodríguez, uno de los cofundadores de cero.ai, explica que la integración de cero.ai a los HIS y agendas de los centros de salud, es un proceso simple que no tarda más de una a dos semanas en su experiencia. Sin embargo, los hospitales ya deben de contar con un modelo de agenda, para que la IA se adecue y se entrene según sus condiciones de operación. Actualmente trabajan con 20 tipos de agendas de distintos centros de salud y reconoce que el desafío es un tema de voluntad más que de capacidad técnica.

De esta forma, gracias a la aplicación de técnicas de comunicación automatizada, los pacientes reciben la información en tiempo y forma para evitar retrasos en su atención médica y para evitar que falten a sus citas. Así los hospitales públicos como privados pueden utilizar sus recursos de forma más eficaz.

Últimos tweets

Eventos más importantes en Salud Digital

2023 febrero

Semana 1

lun 30
mar 31
mié 1
jue 2
vie 3
sáb 4
dom 5
lun 6
mar 7
mié 8
jue 9
vie 10
sáb 11
dom 12
lun 13
mar 14
mié 15
jue 16
vie 17
sáb 18
dom 19
lun 20
mar 21
mié 22
jue 23
vie 24
sáb 25
dom 26
lun 27
mar 28
mié 1
jue 2
vie 3
sáb 4
dom 5
  • Sin Eventos

  • Sin Eventos

  • Sin Eventos

  • Sin Eventos

  • Sin Eventos

Comparte el contenido

Salud Digital en el mundo

  • — Science Brief: Omicron (B.1.1.529) Variant/ actualizaciones CDC
    Ver más
  • — Coronavirus resource center / Johns Hopkins
    Ver más
  • — Rastreo epidemiológico de contactos COVID-19 / Curso Johns Hopkins
    Ver más
  • — Comportamiento infección SARS-CoV-2 / Calculadora FCS
    Ver más
  • — Omicron SARS-CoV-2 variant: a new chapter in the COVID-19 pandemic/ Artículo The Lancet
    Ver más
  • — Genomic Epidemiology Tracker / GISAID
    Ver más
  • — Consorcio Mexicano de Vigilancia Genómica
    Ver más
error: Este contenido esta protegido...