anticipa la ausencia de un paciente con una certeza de más del 90%

La firma Eniax desarrolla con IA un nuevo servicio de 'Overbooking Predictivo' para empresas de salud 

21/06/2022 - 

ALICANTE. Tras más de 4 años de desarrollo en el que se ha analizado múltiples variables y cómo afectan al comportamiento de pacientes en millones de casos recogidos, la empresa de tecnología sanitaria Eniax ha desarrollado un nuevo servicio de Overbooking Predictivo para empresas de salud que anticipa la ausencia de un paciente con una certeza de más del 90% y permite maximizar la oferta médica vigente un 30%.

Esta solución permite localizar aquellos cupos de pacientes con un 95% de acierto que, a pesar de haber sido confirmados, no van a asistir, permitiendo gestionar sobrecupos para mejorar la eficiencia de las agendas, la rentabilidad del centro y aumentando la conversión de los espacios de atención del centro.

El fundador y CEO de Eniax, Milan Didara, asegura que "dependiendo del nivel de riesgo (alto, medio o bajo), hemos calculado, asumiendo baremos estándar de la industria, que la empresa sanitaria puede aumentar la rentabilidad de sus agendas un 30%. Un resultado espectacular que ya hemos testado con los datos de ausentismo de nuestros clientes".

Eniax está especializado en este tipo de servicios orientados al sector salud ya que se calcula que, a nivel global, el 25% de los pacientes no asiste a la consulta con el médico. Un problema que provoca retrasos en la atención sanitaria, ineficiencias en la administración de los centros y molestias al personal profesional del centro que ve como hay huecos en su jornada que no permiten contar con una planificación óptima del tiempo.

Cuando las agendas de un centro sanitario (especialmente las de alta latencia) se gestionan con la máxima eficiencia, se liberan hasta un 50% de los huecos, permitiendo atender a más pacientes optimizando el tiempo. Es lo que hace Eniax, la empresa de servicios tecnológicos específicos del sector salud que utiliza inteligencia artificial y técnicas de machine learning para gestionar más de 5 millones de citas al mes en 230 clínicas en siete países: España, Portugal, Chile, Argentina, Bolivia, República Dominicana y Perú. Su herramienta principal es un asistente virtual, denominado Patricia y un equipo de operadores que gestionan de forma ágil y sin esperas cualquier proceso administrativo que implique una planificación previa.

Tener una adecuada estrategia de gestión proactiva de la oferta médica permite aumentar la conversión, dirigir la oferta hacia horarios de menor demanda, disminuir la saturación de las llamadas entrantes y, sobre todo, mejorar la experiencia del paciente. Es lo que hace Eniax: tareas complejas para los humanos, pero repetitivas para las máquinas.

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