Un 80-90% más de rapidez en la incorporación de pacientes. Entre un 30 y un 50% más de capacidad de monitorización. Sin necesidad de contratar personal adicional. Eso es lo que consiguió un cliente hospitalario privado. Le construimos una plataforma de almacén de datos gobernada, diseñada específicamente para la monitorización de pacientes las 24 horas. Esto es lo que hacemos: unimos el caso de uso de IA y la capa de datos sobre la que funciona. Mismo equipo, mismo proyecto, sin traspasos.
La IA rara vez es el problema. El problema está en los datos que hay detrás. Las historias clínicas están en los sistemas EMR (el historial clínico electrónico), los datos de los profesionales en los sistemas de acreditación, y las ubicaciones repartidas entre hospitales y clínicas privadas.
La IA construida sobre esa fragmentación genera errores a gran escala. Son errores que parecen fiables, pero son difíciles de detectar, y por eso la mayoría de la IA en el sistema de salud privado nunca pasa de la fase de prueba de concepto.
Resolvemos las dos partes en un único proyecto, porque tratarlas por separado es precisamente lo que hace fracasar la mayoría de las iniciativas de IA la salud privada. Te ayudamos a poner en orden los datos que tu IA necesita, y te acompañamos hasta que esa IA funciona de verdad en tu día a día. Lo hacemos con la experiencia de haber trabajado así en múltiples proyectos, para grupos hospitalarios y aseguradoras de salud privadas. La IA es el resultado. El dominio del dato es el método.
La experiencia de Infoverity ha transformado el panorama de datos en SSM.
"No solo hemos consolidado 4 dominios de datos en menos de 18 meses: también hemos podido crear una hoja de ruta de datos estratégica para los próximos 2 años. El equipo nos ha ayudado a construir una plataforma de MDM y Gobierno del Dato de primer nivel, y sigue acelerando el desarrollo de un ecosistema de datos integrado y de autoservicio para que lo use todo SSM. No estaríamos donde estamos en nuestro recorrido de datos sin Infoverity como socio estratégico, tanto en pensamiento como en implementación." - Traducido del original en inglés
94%
de los directores de sistemas de información (CIO) del sector sanitario afirman que los retrasos en adopción de IA suponen una desventaja competitiva directa para sus organizaciones, a pesar de que los márgenes medios de los hospitales se sitúan por debajo del 2,5%. Fuente: Qventus
68%
de los CDO se dedican ahora a tareas explícitas de implementación de IA frente al 41% de hace tan solo dos años. El mandato ha pasado de la gestión de datos a la implementación de la IA, casi de la noche a la mañana. Fuente: Data Driven Daily
76%
Muchas organizaciones afirman que su gobernanza de la IA no se adapta del todo al uso real que los empleados hacen de la IA, lo que les expone a riesgos de cumplimiento normativo y de otro tipo a gran escala. Fuente: Informatica, CDO Insights
La mayoría de los grupos hospitalarios privados contratan a una consultora de datos para arreglar el MDM, y a un proveedor distinto para construir la IA. El traspaso entre ambos es donde los proyectos se atascan. Nosotros hacemos las dos cosas en un mismo proyecto: datos maestros unificados, linaje gobernado y, sobre esa base, el caso de uso de IA.
Validamos la calidad de los datos de entrada antes de entrenar un modelo, no después de que empiece a dar resultados poco fiables. Analizamos los datos maestros de paciente y de profesional frente al caso de uso de IA que tienen que respaldar, y resolvemos las carencias antes de que el modelo llegue a un entorno real.
Estamos listos para poner en marcha los casos de uso de IA que la sanidad privada necesita de verdad: estratificación del riesgo del paciente, predicción de reingresos, detección de derivaciones hacia otros proveedores. Cada modelo funciona sobre unos cimientos de datos que construimos nosotros, no sobre el problema de calidad de datos que normalmente te devuelven sin resolver.
El cumplimiento con HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act - USA) y el gobierno de la IA no son procesos separados. Cuando los datos de paciente y de siniestros están bien consolidados y con su linaje documentado, las pistas de auditoría son un resultado natural de esa arquitectura, no algo que se añade después y que además tienes que pagar aparte.
La mayoría de los programas de IA en sanidad privada se estancan en una de estas cuatro cuestiones. Respuestas breves, basadas en cómo las hemos resuelto en nuestros proyectos.
La clave está en empezar por el caso de uso concreto, no por la plataforma tecnológica. Cuando el proyecto arranca por la plataforma, se dedican meses a decisiones de arquitectura antes de tocar el problema real, y ahí es donde la mayoría pierde el impulso inicial. Nuestra recomendación es cuantificar el retorno desde el principio y desplegar en un entorno real en cuestión de meses.
El gobierno de la IA y el gobierno del dato deben diseñarse como un único programa, no como dos iniciativas separadas. Si las salvaguardas de los datos de salud protegidos (PHI) se añaden después de que el modelo ya esté en marcha, es casi imposible demostrar ante un regulador que la IA opera dentro de límites controlados. La recomendación es integrar estas salvaguardas desde el diseño inicial del proyecto, no como una capa añadida al final.
Tener los datos maestros resueltos es el punto de partida, no la única garantía de una IA fiable. El problema suele estar en dos puntos que se pasan por alto: la capa semántica que permite al modelo interpretar los datos, y el linaje que conecta cada recomendación con su origen. La recomendación es ampliar el gobierno del dato para cubrir también las entradas y salidas de la IA, no solo los datos maestros de partida.
La clave está en cuantificar el retorno esperado desde el principio, antes de poner nada en marcha. Cada frente de trabajo debe vincularse a un resultado medible: tiempo de incorporación de profesionales, precisión de los siniestros, recuperación de fugas de derivaciones. La recomendación es mostrar al consejo de administración qué entrega cada fase, cuándo, y cómo cada fase se apoya en la anterior.
Muchas organizaciones del sector sanitario se enfrentan a retos similares. Descubre cómo Infoverity ayudó a mejorar los resultados mediante la gobernanza de datos y el autoservicio, utilizando Databricks e Informatica MDM.
Los analistas pierden tiempo abriendo tickets solo para acceder a los datos que necesitan. Infoverity te ayuda a poner en marcha un catálogo de datos único y fiable, que tus equipos clínicos y operativos pueden consultar ellos mismos, con búsqueda asistida por IA y en lenguaje natural.
Sin visibilidad en tiempo real, las operaciones clínicas 24 horas dependen de informes que llegan tarde para actuar a tiempo. Infoverity te ayuda a implantar cuadros de mando con indicadores en tiempo real. Un cliente hospitalario privado redujo el tiempo de incorporación de pacientes hasta un 90%.
Sin previsión de demanda ni de capacidad, los equipos operativos reaccionan a los problemas en lugar de anticiparse. Infoverity te ayuda a anticipar picos de demanda y necesidades de personal, apoyándote en la misma base de datos maestros de la que depende tu IA clínica.
Sin un identificador único de paciente, los sistemas generan registros duplicados que hay que reconciliar a mano. Infoverity te ayuda a evitarlo en tiempo real: antes de crear un paciente nuevo, comprobamos primero si ya existe en tus sistemas EMR y de registro.
Sin datos de profesionales completos y precisos, tus directorios de cara al paciente y tus análisis de cobertura de red no son fiables. Infoverity te ayuda a poner en orden esos datos, tanto para mejorar la experiencia del paciente como para detectar fugas hacia otros proveedores y recuperar ingresos.
Sin datos limpios de póliza, miembro y referencia clínica, la autorización previa y los siniestros no se pueden automatizar. Infoverity te ayuda a poner en orden esa información, reduciendo el coste por siniestro y la carga administrativa de tus equipos.
La IA de tu organización necesita datos que la sostengan.Hablemos de cómo construirlos.
Partimos de tu situación actual: los casos de uso de IA que tienes en tu hoja de ruta, el estado de tus datos frente a cada uno, y cómo secuenciar el trabajo para conseguir un retorno medible.
En una conversación de 30 minutos, sin compromiso, verás con claridad en qué punto te encuentras y qué necesitas para cumplir tus objetivos de datos e IA.
