5 sectores que han cambiado con el machine learning y su impacto en las IPS

El machine learning llegó para transformar directa e indirectamente muchos de los modelos de trabajo y de negocio que se han conocido de tiempo atrás. Una de las áreas que más se ha beneficiado de cambios, ha sido por supuesto el sector salud, ya que gracias a estas nuevas tecnologías ha sido posible lograr avances nunca antes pensados.

  • Detectar y predecir enfermedades de forma temprana
  • Pronosticar su evolución e impacto según el historial médico de los pacientes
  • Alertar acerca de sectores de incidencia de una enfermedad
  • Identificar factores de riesgo
  • Sugerir tratamientos y mucho más

La lista de beneficios podría extenderse mucho más y todo esto, por medio de la captación, manejo y optimización de datos que permite desarrollar un sistema de aprendizaje inteligente o machine learning.

Por otro lado, muchos otros sectores han sido impactados y transformados por completo con la llegada del machine learning. Y aunque no estén directamente relacionados con el sector salud, sus nuevos modelos terminan por generar cambios y mejoras en los patrones de funcionamiento de actores importantes para la salud como son las ips.

Machine learning en el sector Financiero

Uno de los usos del machine learning por el que han optado las compañías financieras, es la automatización de procesos. Por medio del desarrollo de sistemas inteligentes que permitan a los usuarios llevar a cabo labores de pagos por la prestación de ciertos servicios o transacciones monetarias.

Lo anterior, ha logrado captar información, implementar sistemas de pago automatizado de ciertos servicios de forma periódica o detectar intentos de transacciones fraudulentas. mientras que a su vez logran fortalecer la seguridad en portales digitales.

Así, las IPS se han valido de estas mejoras en el sector financiero para implementarlas en sus servicios y crear nuevas opciones y facilidades de pago de sus servicios para sus pacientes y usuarios.

 

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Uso del machine learning en las comunicaciones

Otro de los avances que más ha sorprendido en el uso de los sistemas de machine learning, es el análisis de seguimiento. Este permite recibir textos de forma subjetiva y lograr una interpretación de su significado que dé respuesta a la solicitud de quién escribe.

Ejemplo de esto, son los chatbots automatizados. Estos suelen ser usados por diferentes tipos de compañías para gestionar el servicio de atención al cliente de forma digital, evitando largos tiempos de espera y dando soluciones rápidas y respuestas sencillas a ciertas solicitudes de los usuarios.

Por supuesto, este es un servicio que ha sido implementado de forma efectiva por muchas IPS y que ha mejorado de forma notable su capacidad de dar respuestas efectivas y satisfactorias a sus pacientes.

 

Marketing, publicidad y machine learning 

La oferta de productos es una práctica más antigua de lo que se pueda recordar. Sin embargo, el hecho de desarrollar un sistema que encuentre quién necesita algo y conectarlo con quien podría ofrecerlo ha sido en gran parte cortesía del machine learning. Encargándose de captar datos de interés de cada persona para identificar sus posibles necesidades.

Por su parte, algunas IPS se han valido de estos métodos para hacer visibles sus servicios frente a públicos objetivos que realmente puedan requerirlos. Planes de salud especializados, exámenes específicos y mucho más. Llevar lo necesario a quien lo requiere.

 

Maquinaria y equipos tecnológicos

En el campo de la tecnología hay ciertos factores que cobran un gran valor por su capacidad de ahorrar dinero y evitar retrasos y fallas en el funcionamiento de las compañías. 

Dichos sistemas también han sido una herramienta de gran utilidad que da soporte preventivo a los programas o equipos tecnológicos que usan las IPS. Pues el machine learning ha conseguido desarrollar metodologías inteligentes que pronostican posibles errores o daños en los equipos incluso antes de que estos ocurran. 

Mejorando la productividad tanto en los equipos médicos, como en los software de gestión interna y externa.

 

Desplazamiento y movilidad

En cuanto a la movilidad, los sistemas de GPS se valen del machine learning para crear un mecanismo de predicción que identifica zonas de mayor tráfico y rutas alternas más adecuadas.

Si bien esto se ha convertido en una tecnología de uso generalizado, no deja de ser una herramienta bastante útil para los servicios de transporte médico. Que por ser servicios vitales, requieren llegar pronto a sus lugares de destino.

Si deseas conocer más acerca de lo que el machine learning puede ofrecer para las IPS o estás interesado en adquirir soluciones tecnológicas que mejoren tu entidad prestadora de salud, ponte en contacto con nosotros. En Wiit contamos con tecnología a la medida de tus necesidades.

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