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MAPS
Solución Medical Advanced Predictability Suite
Potenciación de la toma de decisiones clínicas mediante información basada en IA
En el dinámico mundo de la atención sanitaria, la precisión y la puntualidad de las decisiones clínicas son fundamentales para los resultados de los pacientes.
Por ello, presentamos Medical Advanced Predictability Suite (MAPS), un innovador conjunto de herramientas que revoluciona la prestación de asistencia sanitaria y el apoyo a la toma de decisiones. MAPS integra las capacidades avanzadas de la Inteligencia Empresarial (BI) y la Inteligencia Artificial (IA) para proporcionar un cuadro de mandos proactivo e inteligente que no sólo identifica, sino que se anticipa a los acontecimientos clínicos, garantizando el cumplimiento de las directrices médicas y facilitando la detección precoz de enfermedades crónicas y degenerativas.
Nuestro enfoque
La sinergia de la IA y el apoyo a la toma de decisiones clínicas
Nuestra experiencia en la combinación de IA con procesos de toma de decisiones clínicas posiciona a MAPS como una fuerza transformadora en el análisis de la atención sanitaria. Utilizando las reclamaciones y los historiales médicos electrónicos, MAPS aplica nuestros algoritmos patentados y modelos de aprendizaje profundo para manejar diversas entradas de datos de manera eficiente. Esta flexibilidad garantiza la relevancia de MAPS en diferentes entornos sanitarios.
Explicabilidad: El núcleo de MAPS
La transparencia y la comprensión en las predicciones basadas en IA son fundamentales.
MAPS se distingue por ofrecer:
Indicadores de confianza
Cada predicción va acompañada de una puntuación de fiabilidad, lo que aumenta la confianza en el sistema de IA.
Mecanismos de explicación
Nuestros modelos de IA son transparentes, proporcionando una visión clara de su lógica predictiva. Esta claridad es vital para la adopción por parte de los clínicos y cumple las normas reguladoras, salvando eficazmente la distancia entre las innovaciones de IA y la aplicación clínica.
La naturaleza evolutiva de MAPS
Supervisión y mejora continuas
MAPS evoluciona aprendiendo de su rendimiento, lo que garantiza una precisión y pertinencia constantes.
Detección y mitigación de sesgos
Identifica y corrige proactivamente los sesgos, promoviendo resultados sanitarios equitativos.
REentrenamiento adaptativo
MAPS se actualiza periódicamente para mantenerse a la vanguardia de los avances sanitarios, adaptando sus predicciones a grupos de pacientes o entornos sanitarios específicos
Un conjunto de Business Intelligence (BI) e Inteligencia Artificial (IA) que:
Toma decisiones avanzadas a través de un panel de control inteligente
Detecta eventos clínicos para mejorar los flujos de trabajo
Detecta el deterioro de enfermedades crónicas y degenerativas
características
Alertas en tiempo real para eventos clínicos críticos, mejorando las intervenciones proactivas de atención médica.
Modelos predictivos avanzados para gestionar la progresión de la enfermedad y anticipar las necesidades de atención del paciente.
Identifica a los pacientes en riesgo de sufrir procesos de atención sanitaria complejos, lo que permite realizar intervenciones específicas y eficaces.
Alertas en tiempo real
Puntuaciones de alerta temprana
Correspondencia con directrices clínicas
- Predicciones clínicas
- Predicciones clínicas
Enfoques orientados a conocimiento humano
Explicaciones globales y locales
Indicaciones de confianza para cada predicción
Previsión de la evolución de las enfermedades
Identificación de vías de la enfermedad
Índice de complejidad del paciente
- Gestión de enfermedades
- evolutivo
Supervisión posterior al despliegue
Detección y eliminación de riesgos
Capacidades de reentrenamiento
Impacto y beneficios
MAPS va más allá de ser una mera herramienta tecnológica; es un compromiso para mejorar la seguridad de los pacientes y la eficiencia de la asistencia sanitaria. Al ofrecer información predictiva e inteligencia práctica, MAPS agiliza las operaciones sanitarias y promueve un modelo de atención más centrado en el paciente. Con MAPS, los profesionales sanitarios pueden
- Mejorar los flujos de trabajo operativos.
- Reducir los costes sanitarios.
- Mejorar los resultados de los pacientes con decisiones informadas y oportunas.
A medida que la atención sanitaria sigue evolucionando, MAPS se erige como testimonio de la innovación y de un futuro en el que las decisiones son más informadas, precisas y centradas en el bienestar del paciente.
Nuestro compromiso es fusionar la IA con los conocimientos clínicos, dando forma a un futuro en el que cada decisión clínica mejore la atención y los resultados de los pacientes.
MAPS Casos prácticos
MAPS (Patient Deterioration Warning Score) "Medical Alert Preventive Score" 170K pacientes pediátricos
El Medical Alert Preventive Score (MAPS) es una herramienta diseñada para identificar y advertir a los profesionales sanitarios de posibles deterioros en pacientes pediátricos. Funciona evaluando diversos indicadores de salud para generar una puntuación que refleje el riesgo de empeoramiento del estado del paciente.
El sistema MAPS se ha implantado en un entorno clínico que abarca aproximadamente 170.000 pacientes pediátricos. Esta amplia aplicación demuestra su importancia para mejorar la atención al paciente facilitando estrategias de intervención temprana. A través de sus capacidades predictivas, MAPS pretende mejorar los resultados de los pacientes pediátricos permitiendo a los profesionales sanitarios tomar medidas preventivas antes de que el estado del paciente se vuelva crítico.
MAPA HIPOXIA predicción "hipoxia 8h en avanzado" 30K Pacientes
El modelo MAP Hypoxia es una herramienta predictiva diseñada para pronosticar la aparición de hipoxia en pacientes con hasta 8 horas de antelación. Se ha aplicado a una cohorte de 30.000 pacientes, lo que demuestra su utilidad en un entorno clínico.
Mediante el análisis de diversos indicadores de salud y datos de los pacientes, el modelo calcula la probabilidad de que un paciente desarrolle hipoxia, que es una afección caracterizada por un suministro insuficiente de oxígeno a los tejidos. La alerta anticipada que proporciona el modelo MAP Hypoxia es fundamental para los profesionales sanitarios, ya que les permite aplicar estrategias de intervención precoz, lo que puede mejorar los resultados de los pacientes.
Esta capacidad predictiva es especialmente valiosa en entornos en los que la detección y la respuesta oportunas al deterioro del estado del paciente son esenciales para evitar complicaciones graves o muertes.
MAP DIABETES Ensayo de la aseguradora para detectar la hospitalización de 96.000 pacientes
El proyecto MAP Diabetes consiste en un ensayo realizado por una compañía de seguros para detectar el riesgo de hospitalización entre personas con diabetes, que abarca un conjunto de 96.000 pacientes. Esta iniciativa utiliza un modelo especializado para analizar los datos de los pacientes, incluidas las métricas de salud y los historiales médicos, con el fin de identificar a aquellos con mayor riesgo de requerir hospitalización debido a complicaciones relacionadas con la diabetes.
El objetivo de este ensayo no es sólo mejorar los resultados de los pacientes permitiendo intervenciones más tempranas, sino también reducir potencialmente los costes sanitarios asociados a los ingresos hospitalarios de urgencia. Al predecir los episodios de hospitalización antes de que se produzcan, los profesionales sanitarios pueden ofrecer a las pacientes estrategias de atención y gestión específicas, mejorando así la calidad de la atención y respaldando mejores prácticas de gestión sanitaria para las personas con diabetes.
Este ensayo representa un paso importante hacia la prestación proactiva de asistencia sanitaria y pone de relieve el papel de los análisis predictivos en la transformación de las estrategias de atención al paciente.
Detección de la TERAPIA DE OXÍGENO MAP en pacientes con COVID hasta 72h 7k pacientes
El proyecto MAP Oxigenoterapia se centra en la detección de la necesidad de oxigenoterapia en pacientes con COVID-19 con hasta 72 horas de antelación, con la participación de una cohorte de 7.000 pacientes. Esta iniciativa utiliza un modelo predictivo para analizar diversos indicadores de salud y datos de los pacientes con el fin de identificar a las personas que probablemente requieran oxigenoterapia en los próximos tres días.
La capacidad de detección precoz de este modelo pretende mejorar la atención al paciente permitiendo a los profesionales sanitarios preparar y administrar la oxigenoterapia a tiempo, lo que podría mejorar los resultados de los pacientes con COVID-19. Este enfoque subraya la importancia de la analítica sanitaria predictiva en la gestión de las enfermedades infecciosas y pone de relieve los esfuerzos por optimizar las estrategias de tratamiento y la asignación de recursos a los pacientes afectados.
Identificación de evoluciones clínicas anómalas durante la fase de cribado del cáncer de mama para señalar proactivamente los casos de alto riesgo.
Este enfoque se ha aplicado a un grupo de 1.500 mujeres. Un curso clínico anómalo se caracteriza por uno o más de los siguientes criterios:
- Un resultado mamográfico sospechoso, clasificado como BI-RADS categoría 3 o superior,
- La paciente sometida a una ecografía mamaria,
- La paciente sometida a una RM de mama,
- Paciente sometida a una biopsia de mama,
- La paciente sometida a una aspiración mamaria con aguja fina
El objetivo de esta metodología es mejorar las estrategias de detección precoz mediante un estrecho seguimiento y análisis de los casos que presenten estos indicadores específicos. El objetivo es garantizar que las personas que muestren signos de una evolución potencialmente de alto riesgo reciban una atención de seguimiento oportuna y adecuada, mejorando así las posibilidades de éxito del tratamiento.
one step forward
Esta iniciativa representa un esfuerzo dirigido a perfeccionar los procesos de cribado del cáncer de mama y mejorar los resultados de la atención sanitaria mediante una intervención precoz.
HERO
CIP
ACD
avanzado
