Metas especificas

‍• Responder a las condiciones adversas del mercado y aumentar la adaptabilidad

‍• Aprovechar la tecnología para aumentar el valor de los servicios desalud

Que logramos

Integramos 16 fuentes de datos e implementamos un motor de almacenamiento centralizado que permite el procesamiento, la limpieza y la validación automatizados de cada conjunto de datos. Mejoramos el rendimiento y la calidad de los datos

Cómo lo hicimos

• Evaluación de Procesos y Protocolos con evaluación del estado del arte para el Procesamiento y Almacenamiento de Datos.

• Rendimiento optimizado de la arquitectura para crear modelos automatizados de monitoreo y calidad de datos.

• Fortaleció y facilitó el ciclo de valor agregado en la prestación de servicios de salud, gracias a la adopción de nuevas tecnologías en Datos e Infraestructura.

• Mejoré la precisión en el diagnóstico de enfermedades mediante la detección temprana con modelos de Machine Learning.

• Reducción de los costos de hospitalización al brindar un tratamiento apropiado y temprano a pacientes en riesgo de enfermedades complejas