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Redacción automatizada de planes clínicos para pacientes

Cree planes clínicos personalizados para pacientes, combinando casos de pacientes para mejorar la atención y reducir carga de trabajo de proveedores.

Problem

En la atención médica moderna, generar planes clínicos específicos para cada paciente puede ser una tarea que requiere mucho tiempo y mano de obra para los profesionales de la salud. La elaboración de estrategias de tratamiento, recetas y planes de atención detallados en función de las características individuales de los pacientes requiere un esfuerzo manual considerable, lo que provoca retrasos y una mayor carga de trabajo para los proveedores de atención médica. Este problema es un obstáculo importante para la prestación de una atención médica eficiente y personalizada. La creación de planes clínicos específicos para cada paciente consume aproximadamente 3/4 del tiempo de los profesionales de la salud, lo que contribuye a obstaculizar la prestación eficiente de la atención médica y la atención personalizada a los pacientes (1). Los pacientes presentan historias clínicas, afecciones y factores individuales multifacéticos que deben tenerse en cuenta cuidadosamente en los planes clínicos.

Las complejidades que implica la evaluación de estos aspectos hacen que la creación manual de planes sea muy difícil y propensa a errores, lo que corre el riesgo de que la atención del paciente no sea óptima. La enorme cantidad de datos que implica la elaboración de planes clínicos específicos para cada paciente puede abrumar a los proveedores de atención médica. Desde los registros médicos y la información genética hasta las pautas de tratamiento y las interacciones entre medicamentos, el enorme volumen de información hace que a los profesionales de la salud les resulte extremadamente difícil evaluar de manera exhaustiva todos los datos pertinentes. Además, la elaboración de planes clínicos implica tener en cuenta una multitud de variables clínicas, como la progresión de la enfermedad, la eficacia de los medicamentos y las preferencias de los pacientes. La complejidad inherente a la gestión de estas variables puede provocar ineficiencias, una atención deficiente y posibles riesgos relacionados con el tratamiento.

Why it matters

  • Los pacientes presentan historias clínicas y afecciones multifacéticas, lo que complica la creación manual del plan y aumenta el riesgo de errores.
  • Los proveedores de atención médica deben administrar grandes cantidades de datos, incluidos los registros médicos, la información genética y las pautas de tratamiento, lo que puede superar su capacidad para evaluar de manera integral toda la información pertinente.
  • La elaboración de planes clínicos requiere gestionar diversos factores clínicos, como la progresión de la enfermedad, la eficacia de los medicamentos y las preferencias de los pacientes, lo que puede generar ineficiencias y riesgos relacionados con el tratamiento.
  • El esfuerzo manual que implica la creación de planes detallados contribuye a los retrasos y a una mayor carga de trabajo para los profesionales de la salud.
  • Los desafíos en la creación manual de planes pueden resultar en una atención del paciente subóptima debido a errores e ineficiencias en las estrategias de tratamiento.

Solution

«HealthPlanAI» es un asistente impulsado por inteligencia artificial diseñado para aliviar esta carga al integrar sin problemas los registros médicos de los pacientes con los datos clínicos actuales para generar rápidamente planes clínicos personalizados, mejorando así la calidad y la velocidad de los servicios de atención médica.

Discover more and interact with our AI!

Datasources

Las capacidades analíticas de HealthPlanAI se refinan utilizando las directrices de la literatura, en particular las informadas por Johnson et al. (1) sobre la medicina de precisión y el papel de la IA en la personalización de la atención médica. La guía se basó en este estudio para garantizar que los planes de tratamiento se basen en los conocimientos más recientes sobre la optimización de la atención al paciente.

Citations

  1. Johnson, K. B., Wei, W. Q., Weeraratne, D., Frisse, M. E., Misulis, K., Rhee, K., Zhao, J. y Snowdon, J. L. (2021). La medicina de precisión, la inteligencia artificial y el futuro de la atención médica personalizada. Ciencia clínica y traslacional, 14 (1), 86—93. https://doi.org/10.1111/cts.12884

Problema

En la atención médica moderna, generar planes clínicos específicos para cada paciente puede ser una tarea que requiere mucho tiempo y mano de obra para los profesionales de la salud. La elaboración de estrategias de tratamiento, recetas y planes de atención detallados en función de las características individuales de los pacientes requiere un esfuerzo manual considerable, lo que provoca retrasos y una mayor carga de trabajo para los proveedores de atención médica. Este problema es un obstáculo importante para la prestación de una atención médica eficiente y personalizada. La creación de planes clínicos específicos para cada paciente consume aproximadamente 3/4 del tiempo de los profesionales de la salud, lo que contribuye a obstaculizar la prestación eficiente de la atención médica y la atención personalizada a los pacientes (1). Los pacientes presentan historias clínicas, afecciones y factores individuales multifacéticos que deben tenerse en cuenta cuidadosamente en los planes clínicos.

Las complejidades que implica la evaluación de estos aspectos hacen que la creación manual de planes sea muy difícil y propensa a errores, lo que corre el riesgo de que la atención del paciente no sea óptima. La enorme cantidad de datos que implica la elaboración de planes clínicos específicos para cada paciente puede abrumar a los proveedores de atención médica. Desde los registros médicos y la información genética hasta las pautas de tratamiento y las interacciones entre medicamentos, el enorme volumen de información hace que a los profesionales de la salud les resulte extremadamente difícil evaluar de manera exhaustiva todos los datos pertinentes. Además, la elaboración de planes clínicos implica tener en cuenta una multitud de variables clínicas, como la progresión de la enfermedad, la eficacia de los medicamentos y las preferencias de los pacientes. La complejidad inherente a la gestión de estas variables puede provocar ineficiencias, una atención deficiente y posibles riesgos relacionados con el tratamiento.

Tamaño del problema

  • Los pacientes presentan historias clínicas y afecciones multifacéticas, lo que complica la creación manual del plan y aumenta el riesgo de errores.
  • Los proveedores de atención médica deben administrar grandes cantidades de datos, incluidos los registros médicos, la información genética y las pautas de tratamiento, lo que puede superar su capacidad para evaluar de manera integral toda la información pertinente.
  • La elaboración de planes clínicos requiere gestionar diversos factores clínicos, como la progresión de la enfermedad, la eficacia de los medicamentos y las preferencias de los pacientes, lo que puede generar ineficiencias y riesgos relacionados con el tratamiento.
  • El esfuerzo manual que implica la creación de planes detallados contribuye a los retrasos y a una mayor carga de trabajo para los profesionales de la salud.
  • Los desafíos en la creación manual de planes pueden resultar en una atención del paciente subóptima debido a errores e ineficiencias en las estrategias de tratamiento.

Solución

«HealthPlanAI» es un asistente impulsado por inteligencia artificial diseñado para aliviar esta carga al integrar sin problemas los registros médicos de los pacientes con los datos clínicos actuales para generar rápidamente planes clínicos personalizados, mejorando así la calidad y la velocidad de los servicios de atención médica.

Costo de oportunidad


Impacto


Fuentes de datos

Las capacidades analíticas de HealthPlanAI se refinan utilizando las directrices de la literatura, en particular las informadas por Johnson et al. (1) sobre la medicina de precisión y el papel de la IA en la personalización de la atención médica. La guía se basó en este estudio para garantizar que los planes de tratamiento se basen en los conocimientos más recientes sobre la optimización de la atención al paciente.


Referencias

  1. Johnson, K. B., Wei, W. Q., Weeraratne, D., Frisse, M. E., Misulis, K., Rhee, K., Zhao, J. y Snowdon, J. L. (2021). La medicina de precisión, la inteligencia artificial y el futuro de la atención médica personalizada. Ciencia clínica y traslacional, 14 (1), 86—93. https://doi.org/10.1111/cts.12884

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