La startup Med360 fue elegida por la institución Futurology dentro de las 27 compañías más innovadoras en machine learning en el país, gracias a su solución basada en inteligencia artificial, la cual mejora el agendamiento de horas médicas en hospitales y clínicas. Med360 es una suite de soluciones para el ambiente de la salud, pública y privada, que se dedica a la optimización de las gestiones en los procesos médicos y a mejorar la experiencia de distintos stakeholders, sobre todo el del paciente. Para ello tratan de entender su comportamiento dentro de las distintas etapas, por ejemplo, el previo y post agendamiento de una hora médica.
En esta suite se pueden encontrar distintos servicios que permiten esta optimización en diferentes niveles. Una de ellas es la aplicación para el médico, la cual incita a este a tomar una cierta preponderancia y decisión dentro de su
agenda, las cuales actualmente están manejadas por la misma entidad donde trabaja, o por su secretaria.
Dentro de la autoadministración, el médico puede gestionar en su agenda: reservaciones, validaciones de citas, seguimientos a pacientes, manejo de lista de espera, ocupación de las horas, ofertas disponibles, etc. Con este sistema online el médico puede ayudar a que más pacientes asistan y que menos horas se pierdan.
Uno de los objetivos principales que han logrado es minimizar el “no show” de los pacientes, concepto que refiere a la inasistencia a una hora médica previamente
agendada. Aproximadamente el 20% de los pacientes que agenda una hora, sobretodo en el mundo privado, no se presenta a la cita, y genera automáticamente una
pérdida de casi 60 dólares, que se convierten al mes en cientos de millones de dólares, solo en Estados Unidos.
Es por esto que Med360 también ofrece el servicio de analizar a los pacientes para saber si van a ir o no a la cita, algunos de los factores que toman en cuenta son: saber quién es, de dónde viene, a qué se dedica, a qué especialidad va a ir, hasta incluso el clima. Con la inteligencia artificial hacen que la contactabilidad al
paciente, ya sea por mail, WhatsApp, mensajería, etc, sea mucho más eficiente y directa.
Todas estas gestiones se encuentran en un solo ecosistema que se va acoplando al sistema de cada centro de salud, lo cual permite enriquecer la información de los pacientes conectándolos a cada agenda. Al entender el comportamiento de ellos y de los médicos, pueden generarse acciones utilizando inteligencia artificial
y machine learning, los cuales permiten ir mejorando gradualmente la experiencia y eficiencia de estos procesos clínicos.
El objetivo principal actualmente de Med360, comenta Fernando Oliver, gerente general de Option, es hacer versiones de su ecosistema más empaquetados, es
decir, tratar que su machine learning sea “as a service”, y que su modelo pueda ser consumido desde cualquier plataforma, para así minimizar al máximo el periodo de adaptabilidad, en el cual se tiene que estudiar al hospital/clínica para ver qué tiene y qué le falta para que se acople lo más rápido posible al sistema. Los resultados de Med360 muestran una mejora en clínicas de un 30% del “no
show” final, señala el socio.
Por último, Felipe Duhalde, product owner en Med360, señala “El mensaje que veo yo alrededor de esta nominación es el uso de machine learning. La disrupción
digital está aquejando todo tipo de industrias, en distintos niveles y uno de ellos es la industria de la salud, la cual se ha visto muy afectada. Con esta disrupción muchas empresas se van a ver aplazadas, por lo que es importante tomar cierta preponderancia en innovar y buscar soluciones que implementen machine learning e inteligencia artificial como solución, para estar mejor posicionado dentro de su
competencia para un futuro”.
