software grupo AIA-ASISA

ASISA y Grupo AIA acuerdan el desarrollo de software basado en IA

Grupo AIA y ASISA han firmado un acuerdo para desarrollar software basado en inteligencia artificial, lo que permitirá a la aseguradora mejorar sus procesos de gestión de forma ágil y efectiva, con el objetivo de satisfacer las necesidades de sus clientes y asegurados.

Grupo AIA ha iniciado un proyecto de colaboración con ASISA, una empresa líder en el seguro de salud  que posee el mejor Net Promoter Score, NPS[i], para desarrollar soluciones de software innovadoras basadas en la transferencia de las ciencias básicas (Física y Matemáticas) junto con las ciencias de datos, a fin de dar respuesta a sus necesidades de negocio. Gracias a esta transferencia, Grupo AIA proporcionará inteligencia a los procesos de negocio de ASISA utilizando las últimas metodologías provenientes de la analítica avanzada de datos como Machine Learning.

En esta primera colaboración, Grupo AIA se propone solventar el reto relacionado con la gestión eficiente de los actos médicos. Para ello, desplegará una herramienta basada en modelos de Machine Learning, que ayudarán a los gestores a tramitar de manera ágil, las acciones médicas. ASISA podrá así, tomar decisiones más acertadas para el beneficio del cliente. La aportación de Grupo AIA, basada en el estado del arte de la Inteligencia Artificial, servirá a la aseguradora para la mejora en los procesos de gestión y control en esta área de negocio.

ASISA enmarca esta nueva colaboración en su proceso de transformación tecnológica que afecta a todas las áreas, tanto asistenciales como de gestión, y que tiene como prioridades ser más eficientes y agilizar todos los procesos y mejorar la atención de las demandas de los clientes. El objetivo final del proceso es garantizar que los clientes puedan tener una relación plenamente digital con la compañía, desde la contratación hasta la gestión de los servicios contratados.

[i] Observatorio de la Competencia de la Salud de Braintrust

La salud, el nuevo reto de la Inteligencia Artificial

Los avances tecnológicos como la Inteligencia Artificial, el uso de redes neuronales artificiales, el análisis avanzado utilizando técnicas de Machine o Deep Learning, la tecnología Big Data que permite el manejo de estas ingentes cantidades de datos, tanto estructurados como desestructurados, están desarrollando nuevas vías para que la ciencia de la Salud avance de una manera no vista anteriormente.

Alicia Consola Co-Autora del articulo

Alicia Consola, AIA, co-autora del artículo: “Prevalencia y control de factores de riesgo cardiovascular en la población general, ¿qué nos dice la historia clínica electrónica?”

Alicia Consola, integrante del departamento de salud del Grupo AIA, ha participado como co-autora en la elaboración del artículo «Prevalencia y control de factores de riesgo cardiovascular en la población general, ¿qué nos dice la historia clínica electrónica?”  publicado en la revista Elsevier. En este artículo científico se ha analizado la prevalencia, control y manejo de la hipertensión arterial, hipercolesterolemia y diabetes mellitus tipo2 en Atención Primaria, a través de un análisis transversal de todos los individuos atendidos en centros primarios catalanes entre 2006 y 2009.

El artículo realizado por Alicia Consola, et al,  concluye que  la hipertensión arterial fue el factor de riesgo cardiovascular más prevalente en población catalana atendida en centros de atención primaria. Alrededor de dos tercios de los individuos con hipertensión arterial o diabetes mellitus tipo 2 estaban adecuadamente controlados; mientras que el control de la hipercolesterolemia fue especialmente bajo

Este estudio, y los resultados obtenidos en el mismo han servido como punto de partida para al creación de guías de practica clínica que AIA ha puesto a disposición del Institut Català de la Salut.

Una vez implementadas las guías, los propios profesionales pueden validar fácilmente que los conocimientos proporcionados quedan reflejados fielmente en las guías, simplificando así el proceso de desarrollo de las Guías informatizadas.

 

iHolter: Sistema de Holter en Cloud

El proyecto iHolter nace con el objetivo es desarrollar una solución basada en cloud computing para la detección y diagnóstico de las disfunciones cardíacas del registro continuo de la señal eléctrica del corazón (Holter) (más…)

Programa de Atención y Prevención de la Cronicidad

Grupo AIA colabora en el Programa de Atención y Prevención de la Cronicidad (PPAC)

Grupo AIA está actualmente colaborando en el Programa de Atención y Prevención de la Cronicidad (PPAC) desarrollado por el Departament de la Salut de la Generalitat de Catalunya. La documentación publicada sobre la experiencia en modelos de estratificación poblacional de pacientes crónicos en Catalunya incluye la visión y experiencia de AIA en este tema.

La importancia de este tipo de programas especialmente indicados en los enfermos crónicos, suponen una mejora tanto en el tratamiento que reciben los pacientes como en la manera que tiene el Departament de Salud de poder gestionar sus recursos al poder preveer la demanda de ciertos medicamentos o pruebas medicas.

guías electrónicas de práctica clínica

Impacto de la implementación de guías electrónicas para la prevención cardiovascular en atención primaria: protocolo de estudio.

Las guías electrónicas de práctica clínica (GPC-e) acaban de ser incorporadas por el Instituto Catalán de la Salud. Este estudio tiene como objetivo evaluar el impacto de la aplicación de e-GPC en el diagnóstico, tratamiento, control y manejo de la hipercolesterolemia, la diabetes mellitus tipo 2 y la hipertensión.

Estas guías mejoran y homogeneizan los procedimientos médicos recibe cada paciente. Al contar con estas guías de conocimiento experto se mejora la práctica clínica, se minimiza la variabilidad en su aplicación y mejora la eficiencia en el uso de recursos sanitarios.

 

SISCLAP

SISCLAP Proyecto Salud

 

El objetivo del proyecto SISCLAP es la obtención de un SCP que permita aplicar modelos de pago capitativos ajustados según el nivel de riesgo de los beneficiarios de un servicio de salud. Se promueve con ello la mejora en la eficiencia del uso y consumo de recursos ya que se reducen las diferencias entre presupuestos y gastos. Como valor añadido se busca la mejora del acceso de los usuarios de mayor riesgo a los servicios más eficientes y necesarios.

El proyecto SISCLAP está básicamente basado en la aplicación de algoritmos y modelos predictivos (mediante inteligencia artificial) para la segmentación de los pacientes operado todo sobre infraestructuras de supercomputación y con el foco en una mejora de la eficiencia del sistema sanitario español. Esta mejora se dará a través de tres niveles relacionados, que ordenados de micro a macro son: Gestión profesional, Dirección estratégica y Organización de los centros sanitarios y Financiación, asignación presupuestaria, de los proveedores sanitarios.

El proyecto SISCLAP ha sido cofinanciado por el Ministerio de Industria, Energía y Turismo, dentro del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2008-2011.

El consorcio de SISCLAP ha estado formado, junto con Grupo AIA por:

  • FlowLab
  • Baladona Serveis Assistencials
  • Fundación Parque Científico de Murcia

 

Nº Referencia : TSI-020100-2011-193