Optimice la gestión de pacientes y la asignación de recursos en los servicios de salud mental con Mental Health Triage. Nuestra innovadora herramienta, impulsada por Machine Learning, clasifica a los pacientes según sus características, gravedad y necesidades clínicas, brindando un enfoque eficiente y eficaz para priorizar la atención de salud mental y brindando a los pacientes servicios mentales personalizados según sus necesidades.
Clasificación de pacientes: categorice a los pacientes en distintos grupos según sus características de salud mental, gravedad y requisitos clínicos, mediante técnicas de aprendizaje automático.
Asignación eficiente de recursos: Priorizar a los pacientes según su nivel de urgencia, garantizando que aquellos con mayores necesidades reciban asistencia oportuna.
Servicios mentales personalizados: personalice la atención mental empleando modelos de aprendizaje automático para detectar la elección más óptima de servicios mentales para cada individuo.
Integración con la aplicación Ifeel: Desarrollado en colaboración con Ifeel, una empresa líder en bienestar emocional, Mental Health Triage se integra perfectamente en la aplicación Ifeel para la asignación integral de servicios de salud mental.
Acceso simplificado a la atención: garantizar un acceso eficiente y equitativo a los servicios de salud mental optimizando el flujo de pacientes y reduciendo los tiempos de espera.
*Este proyecto se realizó en colaboración con Ifeel, empresa líder en bienestar emocional, para su integración en la app de Ifeel de servicios de salud mental.
Supervise y mejore los niveles de hidratación con Horus Hydro, una solución de vanguardia que aprovecha sensores portátiles y tecnología de aprendizaje automático. Manténgase hidratado y proteja su salud con nuestro sistema de seguimiento de hidratación personalizado.
Leer másHorus Echonet es un producto basado en técnicas de Deep Learning que emplea un modelo con arquitectura de red neuronal convolucional tridimensional para la clasificación de vídeos. Este modelo es aplicado a ecocardiografías para segmentar semánticamente el ventrículo izquierdo y para evaluar la función cardíaca a través del cálculo de la fracción de eyección del ventrículo izquierdo o FEVI.
Leer másMejore la atención al paciente con Deep Horus, una solución revolucionaria que utiliza el aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, técnicas para diagnosticar enfermedades respiratorias, predecir el riesgo de mortalidad y evaluar la probabilidad de ingreso a la UCI basándose en tomografías computarizadas y, opcionalmente, otros datos del paciente. Brinde a las instituciones de atención médica información precisa y personalizada para mejorar los resultados de los pacientes.
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