Atomian, la empresa de Inteligencia Artificial que desarrolla y comercializa productos de software basados en computación cognitiva, ha sellado su alianza con la empresa ASHO, una empresa con más de 20 años de experiencia en el sector hospitalario, especializada en ofrecer servicios con valor añadido en los sistemas de información hospitalarios que facilitan la gestión y el trabajo de sus clientes. Ente otros servicios, ASHO ofrece sus servicios de codificación clínica hospitalaria, urgencias y procesos ambulatorios.
Esta asociación se ha firmado con el objetivo de llevar a cabo un proyecto en común para el desarrollo de una herramienta que permita ofrecer un servicio de codificación clínica más ágil y eficiente. Y a su vez, fortalecer aún más la presencia de Atomian (software de IA) en el sector healthcare nacional gracias a su colaboración con Asho, una empresa ya consolidada en el sector y gran especialista en la codificación clínica.
La importancia de la codificación clínica
La codificación es el proceso por el cual la información de una fuente es convertida en símbolos para ser comunicada. Así, la codificación clínica permite unificar y homogeneizar el lenguaje que se utiliza para definir las diferentes categorías nosológicas y los procedimientos. A través de la asignación de un código a una enfermedad, se intenta que los profesionales normalicen el lenguaje que se utiliza en la práctica clínica. La codificación clínica de los diagnósticos y los procedimientos, tanto diagnósticos como terapéuticos, permite realizar una valoración del episodio asistencial a un paciente. Una buena codificación resulta imprescindible para realizar una valoración adecuada de la asistencia prestada en los centros asistenciales al optimizar los beneficios y oportunidades que ofrecen los sistemas de clasificación de pacientes para la gestión sanitaria, tanto a nivel clínico como a nivel económico.
Actualmente Asho para la codificación de los informes utiliza el sistema de codificación CIE-9 y CIE 10. Un sistema que se realiza de forma manual, donde sus documentalistas hacen una lectura íntegra del informe de alta hospitalaria, así como la anatomía patológica e informe quirúrgico, con la finalidad de obtener todos los diagnósticos y procedimientos posibles para su posterior codificación.
Atomian, software de computación cognitiva que replica algunas de las funciones cognitivas del cerebro, ayudará en este proceso ofreciendo al personal sanitario una herramienta de soporte rápida e intuitiva para mejorar el análisis de información, la calidad asistencial y la toma de decisiones a través de la explotación delos datos clínicos a través del lenguaje natural (PLN).
Asho y Atomian han estudiado la posibilidad de cooperar con la creación y desarrollo de una herramienta que evite la lectura manual, siendo Atomian quién detecte los diagnósticos y procedimientos para la posterior codificación por parte de los documentalistas, (teniendo en cuenta que Atomian es también capaz de detectar antecedentes). Así, el software cognitivo Atomian recibirá un documento de texto libre, procesará el documento extrayendo la información médica requerida (diagnósticos y procedimientos), y devolverá una respuesta con los datos extraídos.
Los beneficios que de este proyecto son múltiples. En primer lugar, el ahorro de tiempo en la codificación, puesto que con Atomian, se automatiza una parte del proceso. En segundo lugar, los documentalistas de Asho podrán centrarse en las tareas de más valor añadido, su trabajo consistirá en decidir y ajustar los códigos que propone la herramienta y comprobar el resultado de la codificación, dando el sello de calidad al resultado final.
Las ventajas de Atomian en el entorno clínico
La tecnología Atomian es un modelo de Inteligencia Artificial y computación cognitiva, desarrollada durante 15 años por el ingeniero y científico de datos Miquel Montero. Este nuevo modelo tecnológico dispone de un sistema que permite replicar algunos de los procesos de cognición del cerebro como el reconocimiento del lenguaje natural y la generación de modelos de conocimiento.
Además, es el único del mercado que permite preguntar sobre cualquier tipo de dato, proveniente de campos estructurados, por ejemplo datos del paciente, o campos de texto libre, como las observaciones de los sanitarios. Asimismo, es capaz de transformar en conocimiento toda la información de una organización y dar respuestas en segundos a cualquier consulta sobre dicha información en lenguaje natural. Con ello, se pretende reducir sustancialmente el tiempo empleado en el análisis de datos y preparación de informes en las empresas, agilizando el proceso de toma de decisiones.
Según Josep Rodríguez, co-fundador y Sales Manager “Con este tipo de herramienta podemos combinar la lectura y extracción de información clave de los documentos clínicos con la automatización parcial del proceso de codificación mediante la propuesta de códigos. Todo ello sin necesidad de involucrar al departamento informático, generando un importante ahorro de costes y energía, especialmente en un sector como el de la Salud, donde cada cinco años se duplica el volumen de datos. Tal y como asegura la Directora General de Asho, Ruth Cuscó: “La utilización de esta herramienta, fruto de la colaboración entre las dos empresas, supondrá una gran mejora en la productividad y la eficiencia, repercutiendo en una mejora sustancial del servicio que ofrecemos a nuestros clientes”.
Actualmente Atomian trabaja para el sector de La Banca, el ámbito deportivo (FC Barcelona), los Seguros y los Viajes. No obstante, ha hecho una gran apuesta por el sector sanitario, donde el universo de datos cada vez es mayor. Así, actualmente hospitales tan reputados como el Hospital Clínic de Barcelona, el Hospital Universitario Sant Joan de Reus y el Hospital Asil de Granollers, que ya están explorando cómo les puede ayudar esta tecnología en sus organizaciones para conseguir una mayor efectividad en la explotación de los datos que albergan sus sistemas. Asimismo, recientemente se ha cerrado un importante proyecto con CatSalut (Servei Català de la Salut) para la explotación de datos dentro del proyecto HC3 (Historia Clínica Compartida).
