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Caso de Uso

Inteligencia Artificial Híbrida para la comprensión, extracción y tratamiento de información en textos médicos

12 de julio de 2022
Codificación de actuaciones y extracción de información de textos médicos en las lenguas oficiales españolas, verificación de seguimiento de protocolos de actuación para optimizar tiempo y recursos económicos, técnicos y humanos, cumplimiento de marcos regulatorios, prevención de riesgos para el paciente y de mala praxis.

La codificación de las actuaciones realizadas durante el curso de las actuaciones de salud es imprescindible para realizar la correcta gestión y seguimiento de estas, La tarea de codificación es tediosa, consume tiempo y es susceptible de contener errores que impactan en la calidad de los servicios y en la rentabilidad de las personas y áreas de servicio.

Por otra parte, los documentos que componen los informes médicos y registros de salud contienen multitud de información en sus textos principales, comentarios y notas anexas que escapan a las posibilidades de tratamiento de los sistemas de datos estructurados y cuyo análisis es muy importante para asegurar una toma de decisiones adecuada y asegurar una gestión eficiente del tiempo y de recursos destinados al tratamiento de los pacientes.

La comprobación y aseguramiento del seguimiento de los protocolos, recomendaciones y pautas de trabajo establecidos y la detección y prevención temprana de posibles incumplimientos es necesario para evitar importantes riesgos tanto para los facultativos y demás personal de atención como para las empresas y administraciones gestoras de los servicios de salud.

La validación y codificación de las actuaciones facturables a aseguradoras médicas para el correcto y eficiente reembolso de los importes correspondientes es una fuente continua de incidencias administrativas y de pérdidas económicas y de eficiencia

La tecnología de IA Híbrida (Simbólica y ML) de Expert.ai permite:

Codificación automática de informes médicos y de enfermería redactados por los facultativos para usos diversos en cualquier ámbito. Especialmente útil en áreas de atención con alta carga de trabajo y presión en el tiempo de ejecución (urgencias, atención primaria…) (ICD-9, ICD-10, taxonomías y ontologías propias…)

Análisis y extracción de información médica e informes de procedimientos sanitarios en atención primaria, secundaria y terciaria (incluidos SOAP o variantes) incluidos o no en HCEs. Muy útil para la obtención de información normalmente recogida y no accesible en las notas médicas como antecedentes médicos, condiciones concurrentes, historia clínica familiar, condicionantes sociales o familiares, tratamientos o intervenciones previas, medicación o tratamientos aparentemente no relacionada con el caso

Mediante el análisis de Historias Clínicas (HCEs), informes y otras notas y documentos se procede a la categorización de las actuaciones, a la verificación del correcto seguimiento de las pautas de tratamiento predefinidas mediante la verificación del correcto seguimiento de las acciones, secuencias, temporalidad, etc. detectando y alertando de posibles desviaciones o incorrecciones.

Asimismo, se procede a la identificación, codificación y validación de las actuaciones recogidas en los textos para eficientar el proceso y asegurar que todos los conceptos facturables a la aseguradora del paciente han sido recogidos.

 

 

Más información en: https://www.expert.ai/es/

Descarga por cortesía de Expert AI el informe @aslan 2022 «Transformación de la Sanidad: innovación digital y fondos europeos» y conoce los retos y oportunidades de la digitalización de la Sanidad.

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