Así es como el 80% de los datos en salud se pierden

El 80% de la información crítica en salud se encuentra en texto no estructurado dentro de las historias clínicas. Notas de evolución, antecedentes, resultados de laboratorio y tratamientos quedan atrapados en formatos que dificultan su análisis y limitan su valor para la toma de decisiones estratégicas.

El desafío

Hospitales, aseguradoras y farmacéuticas enfrentan una barrera fundamental: la falta de estructuración de datos clínicos impide identificar factores de riesgo de manera eficiente. Hoy, los procesos siguen siendo manuales e ineficaces, lo que genera:

• Factores de riesgo inadvertidos, afectando la prevención y el tratamiento oportuno.

• Pérdida de tiempo en análisis manuales, impactando la eficiencia operativa.

• Decisiones basadas en datos fragmentados, aumentando costos y riesgos clínicos.

Empleados digitales potenciados con IA

Imagina un asistente digital capaz de analizar en segundos grandes volúmenes de datos clínicos no estructurados, detectando patrones y alertando sobre riesgos antes de que sea demasiado tarde.

Arkangel AI convierte la información dispersa en conocimiento accionable:

• Extrae información clave de historias clínicas y registros médicos.

• Estructura y analiza datos en tiempo real para decisiones fundamentadas.

• Identifica riesgos y correlaciones para optimizar la atención al paciente.

• Reduce costos y mejora la eficiencia en la gestión clínica.

Casos de uso: Transformando la gestión datos en salud

📌 Detección temprana de enfermedades

Un hospital logró identificar diagnósticos secundarios que anteriormente pasaban desapercibidos en pacientes con diversas condiciones médicas. Al analizar historiales clínicos y notas médicas, Pandora detectó enfermedades subyacentes no registradas previamente, permitiendo un abordaje más preciso y reduciendo riesgos de complicaciones futuras.

📌 Optimización de la gestión asistencial de pacientes

Un centro médico con alta demanda implementó uno de los empleados digitales de Arkangel AI para mejorar la gestión asistencial de pacientes. Mediante la extracción y análisis automatizado de notas médicas, antecedentes clínicos y resultados de exámenes, se logró una identificación más rápida de prioridades en la atención. Esto optimizó la asignación de recursos, redujo tiempos de espera y garantizó que los casos más urgentes fueran atendidos con mayor rapidez. Al proporcionar información clave de forma estructurada y accesible en segundos, se facilitó la toma de decisiones clínicas fundamentadas, reduciendo la carga administrativa sobre los profesionales de la salud y mejorando significativamente la eficiencia operativa.

📌 Optimización en farmacoeconomía y pricing de medicamentos

El asistente es capaz de analizar múltiples fuentes de datos—incluyendo estudios clínicos, registros médicos, tendencias de mercado y políticas regulatorias—para optimizar la estrategia de precios de nuevos medicamentos. Con su capacidad de procesamiento de grandes volúmenes de información no estructurada, pudo identificar patrones de costos, evaluar impacto económico y sugerir modelos de pricing basados en evidencia.

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