El 20% de los pacientes no asiste a la consulta con el médico, lo que provoca retrasos en la atención sanitaria. Cuando las agendas de un centro sanitario se gestionan con la máxima eficiencia, se liberan hasta un 50% de los huecos, permitiendo atender a más pacientes optimizando el tiempo. Eniax, la empresa de servicios tecnológicos específicos del sector salud, utiliza Inteligencia Artificial (IA) y técnicas de machine learning para gestionar más de 5 millones de citas al mes en 230 clínicas en Chile, Argentina, Perú, España y Portugal.

Su herramienta principal es un asistente virtual, denominado Patricia, y un equipo de operadores que gestionan de forma ágil y sin esperas cualquier proceso administrativo que implique una planificación previa.

Eniax inicia ahora su expansión en Europa a través de España con el objetivo de ayudar a los prestadores de salud a facilitar una atención eficiente, personalizada, oportuna y medible en acciones como agendas, recordatorios, listas de espera, campañas preventivas, seguimiento de pacientes crónicos, encuestas y mucho más.

El asistente Patricia utiliza un motor de procesamiento del lenguaje natural, diseñado al 100% para gestionar interacciones de salud. Ha sido entrenado con más de 80 millones de casos. Habla varios idiomas y aprende rápido otros nuevos.

En el mejor de los casos, un empleado de un centro de atención telefónica de clientes tiene un error promedio de 1% a la hora de tratar la información. Eniax logra disminuir la tasa de error a un 0,066%, una cita mal entendida entre 1.500.

“Con Eniax, hemos alcanzado varios objetivos fácilmente: por un lado, aumentar la conversión de agendas, a través de la disminución del ausentismo y la mejora de planificación operativa. Por otro, automatizar la entrega de información oportuna y de valor al paciente que disminuye la saturación de llamadas al centro (uno de los problemas que más afectan a los hospitales). Y, en general, mejorar la experiencia en el viaje del paciente con una atención más cercana, empática y, sobre todo, resolutiva” comenta el doctor Carlos Zarco, director médico del Hospital HLA Universitario Moncloa de Madrid.

Otro ejemplo de integración óptima de Eniax es el caso de Cedisa en Granada. Este centro diagnóstico colabora con el servicio andaluz de salud en programas de cribado de detección precoz del cáncer de mama. El proceso de citación era lento, ineficiente y con poca trazabilidad. “Para mejorar la gestión, implementamos el sistema de PreAgendamiento de Eniax que optimizaba el uso de nuestra agenda y permitía que los pacientes planificaran sus exámenes de forma inmediata. Una vez recibíamos el listado de pacientes del SAS, Eniax le enviaba un mensaje automático con una propuesta (día y hora) de reserva de examen (el paciente podía aceptar o solicitar otro horario sin problemas). El 81,74% de los pacientes aceptó la cita y se redujo la tasa de fuga. Todo esto de forma inmediata, eficiente y con alta trazabilidad” afirma Alberto Machado, director gerente del Centro de Diagnóstico de Granada.

Tener una adecuada estrategia de gestión proactiva de la oferta médica permite aumentar la conversión, dirigir la oferta hacia horarios de menor demanda, disminuir la saturación de las llamadas entrantes y, sobre todo, mejorar la experiencia del paciente. «Complejo para los humanos, repetitivo para las máquinas», subrayan en la startup.