Scalian Spain ha introducido en el mercado una solución de reconocimiento de voz para transcribir en tiempo real las conversaciones entre el médico y el paciente en la consulta.
Más allá de la simple función de grabación del diálogo, este método permite tomar decisiones en base a lo recogido: organiza y redacta los datos en informes clínicos y sugiere diagnósticos y tratamientos. Estos informes se integran en un sistema que extrae patrones y tendencias de los datos médicos para mejorar la toma de decisiones clínicas y hospitalarias.
Beneficios de la inteligencia artificial
Desde la propia empresa, su director de Salud Pascual Blanco, destaca los beneficios de este sistema de Inteligencia Artificial aplicado al sector sanitario.
- Para el médico. Ahorra tiempo en la transcripción, permitiendo enfocarse más en el paciente. Mejora la precisión y reduce la carga administrativa.
- Para el paciente. Aporta tranquilidad y confianza, ya que el médico puede centrarse plenamente en la consulta, generando un entorno más cómodo y seguro.
- Ofrece una atención médica más clara y personalizada, con informes precisos y bien estructurados.
- Permite un seguimiento detallado del historial médico, facilitando la identificación de patrones de salud y la prevención de futuros problemas.
- Para el hospital. Optimiza los procesos, reduce errores, facilita la codificación precisa para la facturación, y permite análisis avanzados de los datos clínicos.
Además, resuelve la sobrecarga administrativa del personal médico, reduce errores en la documentación y codificación, y mejora la estandarización en la gestión de historias clínicas. Facilita la toma de decisiones clínicas y permite la extracción de conocimiento a partir de los datos médicos, ayudando a una mejor atención basada en datos.
Este es uno de los proyectos para el sector salud de Scalian, que, además, ha contribuido, entre otros, a mejorar la calidad de la imagen médica mediante proyectos que utilizan algoritmos de Inteligencia Artificial para la detección y clasificación de patrones en imágenes de resonancia magnética, tomografía y otros estudios médicos. Estos proyectos han permitido mejorar la precisión diagnóstica en áreas como oncología, radiología y neurología, optimizando el proceso de detección y seguimiento de enfermedades.
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