Enara MLS® es una solución de analítica avanzada que, mediante modelos expertos de Machine Learning desarrollados por Sigesa, permite a las organizaciones sanitarias analizar sus resultados con una perspectiva innovadora. En nuestro artículo exploramos los principales retos superados para garantizar la fiabilidad, precisión e impacto real de esta tecnología en el sector salud.
Las tecnologías basadas en Inteligencia Artificial y Machine Learning permiten un análisis avanzado de grandes volúmenes de datos, transformando la gestión hospitalaria y convirtiendo información compleja en decisiones clave para potenciar la Sanidad.
Sigesa, líder en soluciones innovadoras para mejorar la gestión sanitaria, se complace en anunciar la promoción de Mikel Calero al cargo de Director de Desarrollo de Software.
En el mundo de la atención médica, la seguridad del paciente se ha consolidado como una prioridad fundamental en el ámbito de la atención médica. El objetivo principal es minimizar los riesgos y daños asociados con la atención clínica a través de prácticas y procesos rigurosos que prevengan errores y eventos adversos. Este enfoque no solo mejora la calidad del cuidado, sino que también garantiza que cada paciente reciba una atención segura y de calidad.
Actualmente, el sector sanitario está experimentando una transformación derivada del uso de tecnologías avanzadas en analítica e Inteligencia Artificial. Las demandas y desafíos a los que se enfrentan los sistemas de salud han impulsado el desarrollo de Modelos de Riesgo, que se han consolidado como una estrategia eficaz para abordar estas necesidades de manera eficiente y efectiva.
El proceso de codificación presenta muchos desafíos. En este artículo, exploraremos algunos de los errores más comunes en la Codificación Clínica del Capítulo 11 CIE-10-MC.
Los sesgos presentes en los modelos de ML representan una preocupación de gran envergadura, en especial en sectores como la Sanidad, donde la precisión y la imparcialidad son aspectos fundamentales para brindar una atención de calidad. Abordar estos sesgos exige un enfoque multidisciplinar que abarque desde la recolección y selección de datos hasta el diseño e implantación de los algoritmos.
Desmenuzamos los códigos que nos aportan información sobre “Factores que influyen en el estado de salud y contacto con los servicios de salud”
¿Qué es el Índice de Funcionamiento, para qué sirve, cómo se calcula y cómo se interpreta?. Definición y conceptos del IF.
Hacemos una incursión en la CIE-11 con el objetivo de entender los cuales serán los principales cambios con respecto a la CIE-10.
