Analítica Clínica Avanzada + IA Aplicada
Aplicamos Inteligencia Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) biomédico para transformar grandes volúmenes de información clínica, estructurada y no estructurada, en conocimiento de alto valor, preparado para apoyar la toma de decisiones clínicas, mejorar la calidad asistencial y habilitar análisis avanzados con impacto real en pacientes y organizaciones sanitarias.
Localizamos y extraemos de forma automatizada los elementos clínicos más relevantes —diagnósticos, síntomas, procedimientos, tratamientos y eventos clínicos— a partir de historias clínicas electrónicas, informes médicos y notas de evolución.
Para ello utilizamos modelos de NLP entrenados específicamente en lenguaje biomédico y sanitario, capaces de comprender el contexto clínico, las relaciones entre conceptos y la variabilidad propia de la documentación asistencial, superando enfoques basados únicamente en palabras clave.
Analizamos grandes volúmenes de texto clínico para identificar tendencias, relaciones y posibles factores de riesgo.
Sobre estos datos aplicamos algoritmos de machine learning que permiten generar alertas tempranas, apoyar la estratificación de pacientes y ofrecer recomendaciones que complementan el criterio de los equipos asistenciales.
Este enfoque permite anticiparse a eventos clínicos relevantes y mejorar la toma de decisiones basada en datos.
Automatizamos la clasificación y codificación clínica de la documentación asistencial, adaptándonos tanto a esquemas propios de cada organización como a estándares internacionales como CIE-10-ES, SNOMED CT y lenguajes enfermeros (ICNP, NANDA, NOC, NIC).
Este proceso permite normalizar la información clínica, mejorar la consistencia de los registros y garantizar que los datos queden estructurados y preparados para integrarse de forma fluida en los sistemas de información sanitaria.
Evaluamos el tono, la claridad y la consistencia de los textos clínicos con el objetivo de mejorar la comunicación entre profesionales y con el paciente. Además, identificamos posibles ambigüedades, omisiones o incoherencias en la documentación para reforzar la calidad del registro asistencial.
- Modelos de lenguaje avanzados entrenados sobre datos clínicos (familias transformer como BERT, BioGPT, entre otros).
- Integración con plataformas de datos sanitarios y sistemas de historia clínica electrónica (EHR).
- Frameworks de NLP de referencia, como spaCy, Stanza o MedCAT, adaptados al contexto biomédico.