El uso de MEL puede suponer un ahorro al sistema sanitario de 12 millones de euros al año
La empresa IOMED Medical Solutions, especializada en el desarrollo de softwares para el análisis y la estructuración de datos clínicos a través de la inteligencia artificial, ha lanzado esta semana al mercado, su tecnología Medical Language API (MEL), dirigida a integradores y desarrolladores de soluciones de gestión de la historia clínica electrónica.
La tecnología desarrollada por IOMED, que forma parte de las 34 startups a las que ofrecemos apoyo desde IQS Tech Factory, comprende, basándose en el lenguaje natural, la información que el médico introduce en la historia clínica de cada paciente, relacionada con diagnósticos, síntomas, signos, hallazgos o procedimientos. MEL identifica los conceptos clínicamente relevantes y los almacena de manera estructurada y codificada en una base de datos.
La utilización de la tecnología de IOMED permite almacenar la información en un formato codificado y estructurado, permitiendo así que dicha información sea analizada y reutilizada masivamente por los hospitales. De esta manera, la comercialización de MEL y la reutilización de los datos que esta tecnología genera, puede suponer un importante avance en la gestión de los sobrecostes sanitarios, pudiendo llegar a significar un ahorro de hasta 12 millones de euros al año en reingresos hospitalarios o de más de 3 millones de euros en ingresos urgentes evitables.
IOMED, la unión del Big Data y la Inteligencia Artificial
IOMED fue creada el pasado 2016 en Barcelona por Gabriel de Maeztu, médico, data scientist y actual CTO de la empresa; Álvaro Abella, biotecnólogo, bioinformático y actual CIO de la startup; y Javier de Oca, CEO de IOMED, y experto en Administración y Dirección de Empresa, y Marketing Internacional. Su misión es la de generar herramientas de software para el sector de la salud, centradas en la extracción y análisis de datos médicos. Los desarrollos de software de la compañía están orientados hacia la estructuración de los datos del paciente, generalmente utilizando la Historia Clínica Electrónica como base, y teniendo un claro objetivo en mente: extraer valor útil y aplicable de los datos clínicos.
