Las organizaciones de atención médica enfrentan grandes desafíos relacionados con el procesamiento y la gestión de volúmenes crecientes de documentación médica compleja. Para poder mantener la calidad en la atención al paciente, es esencial que estas instituciones cuenten con soluciones efectivas para manejar estos documentos. En este contexto, Myriad Genetics, un proveedor de pruebas genéticas y soluciones de medicina de precisión, ha puesto en marcha un innovador proceso para mejorar la clasificación y extracción de información en la documentación sanitaria.
El Departamento de Ingeniería de Ingresos de Myriad se encarga de procesar miles de documentos de atención médica diariamente en áreas como la salud femenina, oncología y salud mental. Este departamento clasifica los documentos entrantes en diversas categorías, como formularios de solicitud de pruebas, resultados de laboratorio y notas clínicas, con el fin de automatizar los flujos de trabajo de autorización previa. Sin embargo, a medida que los volúmenes de documentos aumentaron, el sistema existente se volvió costoso y lento, lo que llevó a la empresa a buscar soluciones más eficientes.
Para enfrentar esta situación, Myriad Genetics se unió al Centro de Innovación en IA Generativa de AWS (GenAIIC) con el objetivo de transformar su flujo de procesamiento de documentos médicos mediante modelos de última generación, como Amazon Bedrock y Amazon Nova. Esta colaboración permitió implementar una solución que no solo mejoró la velocidad y redujo los costos, sino que también automatizó la extracción de información clave de documentos médicos, superando así las limitaciones del sistema anterior.
A través de un enfoque de procesamiento de documentos inteligente, se implementaron técnicas avanzadas de ingeniería de prompts y selección de modelos adecuados para lograr una alta precisión en la clasificación de documentos. A pesar de que el sistema agilizado logra una mejora significativa en la precisión de clasificación de documentos, pasando del 94% al 98%, también se redujeron drásticamente los costos operativos, permitiendo que el proceso de clasificación sea más eficiente y escalable.
Uno de los principales logros de esta nueva implementación es la automatización de la extracción de información crucial, un proceso que anteriormente requería una cantidad considerable de horas de trabajo humano. La solución ahora permite una precisión de extracción del 90%, manteniendo el mismo nivel que el proceso manual, pero con un costo de procesamiento significativamente menor.
Myriad planea llevar a cabo un despliegue gradual de esta solución, comenzando por la unidad de salud femenina y posteriormente extendiéndola a las divisiones de oncología y salud mental. Se estima que, con esta nueva tecnología, Myriad podrá ahorrar hasta 132,000 dólares anuales en costos de clasificación de documentos, además de mejorar considerablemente la eficiencia operativa en el manejo de autorizaciones previas.
Con el respaldo de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, Myriad Genetics busca sentar un precedente en la conversión de procesos en el sector salud, haciendo que la atención médica sea más rápida, precisa y accesible. Este avance pone de manifiesto el potencial transformador de las soluciones de inteligencia artificial en el ámbito sanitario, estableciendo un nuevo estándar para la gestión de la documentación médica.
vía: AWS machine learning blog
