De qué trata este post:
¿Qué es la IA basada en reglas?
Cómo la IA basada en reglas mejora la calidad asistencial en las organizaciones
Alertas inteligentes de MEG basadas en inteligencia artificial
Ejemplos de flujos de trabajo de Smart Alert utilizados por los clientes
Ventajas de las alertas inteligentes
¿Qué es la IA basada en reglas?
La IA basada en reglas es un tipo de inteligencia artificial que funciona sobre la base de reglas y condiciones preestablecidas; está diseñada para procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tomar decisiones basadas en reglas y lógica predefinidas. A diferencia del aprendizaje automático, la IA basada en reglas se utiliza cuando la coherencia y la precisión son fundamentales.
En comparación con otros tipos de IA, como el aprendizaje automático y las redes neuronales, la IA basada en reglas es menos flexible pero más fiable en determinados ámbitos problemáticos bien definidos. Sigue un conjunto predefinido de reglas y no necesita datos de entrenamiento. Aunque puede no ser capaz de adaptarse a nuevas situaciones, la IA basada en reglas puede ser útil para automatizar tareas rutinarias y reducir errores.
Cómo la IA basada en reglas mejora la calidad asistencial en las organizaciones
Automatizar tareas rutinarias
Al automatizar tareas rutinarias como la introducción y el análisis de datos, la IA basada en reglas puede ayudar a reducir los errores humanos y mejorar la precisión y coherencia de los procesos, al tiempo que libera tiempo y recursos para tareas más críticas. Además, los proveedores sanitarios pueden utilizar la IA basada en reglas para identificar tendencias y patrones en los datos, como la superación de los niveles de tolerancia al riesgo, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones más informadas sobre las intervenciones y las iniciativas de mejora de la calidad.
Mejorar la precisión y la coherencia
La IA basada en reglas puede mejorar la garantía de los procesos relacionados con la calidad aplicando un conjunto predeterminado de reglas a cada tarea, lo que elimina la posibilidad de error humano. Además, puede garantizar que cada tarea se realice de acuerdo con los mismos criterios y normas, reduciendo la variabilidad y aumentando la calidad general. En última instancia, esta normalización puede redundar en una atención de mayor calidad y mejores resultados para los pacientes.
Mejorar la toma de decisiones
Al procesar grandes cantidades de datos y aplicar reglas y lógica predefinidas, la IA basada en reglas puede proporcionar alertas tempranas y valiosos conocimientos sobre áreas en las que los proveedores de asistencia sanitaria pueden mejorar. Esto puede ayudar a identificar posibles riesgos o problemas antes de que se agraven, lo que permite una intervención temprana y una toma de decisiones proactiva.
Reducción de errores y riesgos
La tecnología también puede ayudar a reducir el potencial de error humano, mejorando la seguridad y la calidad de la atención prestada a los pacientes, mediante la automatización de tareas rutinarias y la aplicación de reglas y lógica coherentes.
Siga leyendo para ver ejemplos de casos de uso de la inteligencia artificial en MEG...
Alertas inteligentes de MEG basadas en inteligencia artificial
La función de inteligencia artificial basada en reglas más popular e impactante de MEG se llama "Alertas inteligentes". Las alertas inteligentes ayudan a las organizaciones sanitarias a identificar posibles riesgos o problemas antes de que se agraven, lo que permite una intervención temprana y una toma de decisiones proactiva.
Visión general de la tecnología
MEG", las "alertas inteligentes" procesan simultáneamente los datos y aplican reglas y árboles de decisión predefinidos para identificar automáticamente posibles escenarios de alto riesgo (según umbrales acordados) y activar alertas para iniciar acciones en tiempo real.
En concreto, estas reglas y árboles de decisión activan automáticamente una alerta cuando se cumplen determinados criterios de un formulario (por ejemplo, que algo ocurra "X" veces en un plazo "Y"), lo que permite al sistema tomar decisiones fundamentadas basadas en las mejores prácticas establecidas.
Ejemplos de flujos de trabajo de Smart Alert utilizados por los clientes
Apoyo a la toma de decisiones sobre escalada de riesgos
Errores de medicación:
Ejemplo: En un formulario de informe de incidentes, si se elige la categoría = Medicina 10 veces en 3 semanas, se envía una alerta a un destinatario o destinatarios específicos.
Alerta de caídas
Ejemplo: En un formulario de informe de incidentes, si se elige "Categoría = Caída" "3 veces" en el plazo de "1 semana", se envía una alerta a un destinatario o destinatarios específicos.
Seguimiento de los comentarios de los pacientes
Ejemplo: Si se envían "5 formularios de opinión de pacientes" con una "puntuación baja" en un "período de 24 horas", se envía una alerta a destinatarios específicos.
Flujo de trabajo de control de calidad
Ejemplo: Si el "Porcentaje de cumplimiento" de una auditoría específica está "Por debajo" de un umbral del "60%" durante un "período de 30 días", se envía una alerta al equipo de Garantía de calidad.
En resumen, la IA basada en reglas ofrece varias ventajas a los profesionales sanitarios, como la automatización de tareas rutinarias, la mejora de la precisión y la coherencia, la mejora de la toma de decisiones y la reducción de errores y riesgos. Aprovechando el poder de la IA basada en reglas, las organizaciones sanitarias pueden mejorar la atención al paciente y operar de forma más eficiente y eficaz.
Ventajas de las alertas inteligentes
Las "Alertas Inteligentes" de MEG, basadas en reglas de IA, ya están activas y listas para usar...
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