Dades, Models i Raonament per a Decisions d’Alt Impacte
amsafis és una consultora especialitzada centrada en transformar dades complexes en prediccions fiables, lògica interpretable i coneixement accionable.
L’empresa és petita per disseny: la feina l’executa directament un expert sènior amb més de tres dècades d’experiència professional en modelització, estadística, anàlisi operacional i sistemes intel·ligents.
Això garanteix rigor, responsabilitat personal i solucions que poden ser enteses, validades i en les quals es pot confiar.
Tres pilars complementaris
El suport modern a la presa de decisions requereix més d’una tècnica.
A amsafis, tots els projectes combinen un o més d’aquests pilars, segons el problema.
Dades, Models i Raonament per a Decisions d’Alt Impacte
amsafis és una consultora especialitzada centrada en transformar dades complexes en prediccions fiables, lògica interpretable i coneixement accionable.
L’empresa és petita per disseny: la feina l’executa directament un expert sènior amb més de tres dècades d’experiència professional en modelització, estadística, anàlisi operacional i sistemes intel·ligents.
Això garanteix rigor, responsabilitat personal i solucions que poden ser enteses, validades i en les quals es pot confiar.
Tres pilars complementaris
El suport modern a la presa de decisions requereix més d’una tècnica.
A amsafis, tots els projectes combinen un o més d’aquests pilars, segons el problema.
- Machine Learning — Modelització Predictiva i Descobriment de Patrons
El Machine Learning proporciona l’esquelet matemàtic per a la predicció, l’avaluació de risc, la detecció d’anomalies i el descobriment de patrons no lineals.
És especialment efectiu quan les dades del món real inclouen soroll, interacció, heterogeneïtat o mides de mostra limitades.
Exemples de tècniques:
• models no lineals i additius
• modelització multinivell i jeràrquica
• anàlisi funcional de dades
• regles d’associació
• models basats en equacions diferencials
• optimització amb xarxes neuronals per a estructures no lineals
El ML s’utilitza tant per a predicció directa com com a font d’evidència quantitativa que després alimenta Sistemes Experts o raonament basat en regles.
- Machine Learning — Modelització Predictiva i Descobriment de Patrons
El Machine Learning proporciona l’esquelet matemàtic per a la predicció, l’avaluació de risc, la detecció d’anomalies i el descobriment de patrons no lineals.
És especialment efectiu quan les dades del món real inclouen soroll, interacció, heterogeneïtat o mides de mostra limitades.
Exemples de tècniques:
• models no lineals i additius
• modelització multinivell i jeràrquica
• anàlisi funcional de dades
• regles d’associació
• models basats en equacions diferencials
• optimització amb xarxes neuronals per a estructures no lineals
El ML s’utilitza tant per a predicció directa com com a font d’evidència quantitativa que després alimenta Sistemes Experts o raonament basat en regles.
- Sistemes Experts — Regles Transparentes i Lògica Explicable
Els Sistemes Experts converteixen coneixement clínic, industrial o organitzatiu en regles explícites que es poden auditar, traçar i verificar.
Aquest enfocament proporciona claredat i explicabilitat completa, essencials en entorns regulats com salut, qualitat industrial o seguretat operacional.
Aquests sistemes donen suport a:
• processos diagnòstics o de decisió
• regles d’alerta i protocols de seguretat
• lògica de qualitat i conformitat
• raonament híbrid que combina regles + predicció basada en dades
Un sandbox basat en regles per al diagnòstic de malalties rares està disponible a la web com a demostració interactiva.
- Sistemes Experts — Regles Transparentes i Lògica Explicable
Els Sistemes Experts converteixen coneixement clínic, industrial o organitzatiu en regles explícites que es poden auditar, traçar i verificar.
Aquest enfocament proporciona claredat i explicabilitat completa, essencials en entorns regulats com salut, qualitat industrial o seguretat operacional.
Aquests sistemes donen suport a:
• processos diagnòstics o de decisió
• regles d’alerta i protocols de seguretat
• lògica de qualitat i conformitat
• raonament híbrid que combina regles + predicció basada en dades
Un sandbox basat en regles per al diagnòstic de malalties rares està disponible a la web com a demostració interactiva.
- RAG-LLM — Comprensió de Documents amb Recuperació Augmentada
Els grans models de llenguatge només són fiables quan estan connectats a fonts verificades.
Les pipelines RAG connecten els LLMs amb articles científics, guies, documents tècnics o informes interns, garantint:
- respostes basades en evidència
- citacions i traçabilitat
- extracció estructurada
- interacció segura amb text no estructurat
Això permet consultar centenars de pàgines de documentació tècnica o clínica en llenguatge natural, amb referències transparents i comportament controlat.
- RAG-LLM — Comprensió de Documents amb Recuperació Augmentada
Els grans models de llenguatge només són fiables quan estan connectats a fonts verificades.
Les pipelines RAG connecten els LLMs amb articles científics, guies, documents tècnics o informes interns, garantint:
- respostes basades en evidència
- citacions i traçabilitat
- extracció estructurada
- interacció segura amb text no estructurat
Això permet consultar centenars de pàgines de documentació tècnica o clínica en llenguatge natural, amb referències transparents i comportament controlat.
Suport integrat a la decisió
Quan aquests tres components treballen conjuntament, produeixen un cicle complet:
dades → predicció → regles → evidència → decisió
Exemples inclouen:
• scoring de risc i sistemes d’alerta primerenca
• triatge clínic o operacional
• monitoratge de qualitat i seguretat
• optimització de fluxos de pacients o recursos
• suport a decisions basat en documents
• detecció d’anomalies i explicacions automàtiques
Àrees de treball
- analítica sanitària i biomèdica
- qualitat i monitoratge industrial
- suport a decisions operacionals i organitzatives
- modelització de risc
- modelització no lineal complexa
- entorns intensius en documents que requereixen auditabilitat
Com treballem
Els projectes es duen a terme amb implicació tècnica directa en totes les fases:
definició del problema, modelització, validació, implementació i integració.
La prioritat és sempre la mateixa:
precisió, interpretabilitat i sistemes en els quals les organitzacions puguin confiar.
Si vols explorar un projecte
Pots contactar per comentar necessitats, restriccions o característiques de les teves dades.
La feina pot implicar Machine Learning, Sistemes Experts, RAG-LLM o una combinació dels tres, segons el context.
Un wiki explicatiu estructurat (Machine Learning ↔ Expert Systems ↔ RAG-LLM) estarà disponible aviat per a organitzacions que vulguin una comprensió més profunda de com interactuen aquests components.
Suport integrat a la decisió
Quan aquests tres components treballen conjuntament, produeixen un cicle complet:
dades → predicció → regles → evidència → decisió
Exemples inclouen:
• scoring de risc i sistemes d’alerta primerenca
• triatge clínic o operacional
• monitoratge de qualitat i seguretat
• optimització de fluxos de pacients o recursos
• suport a decisions basat en documents
• detecció d’anomalies i explicacions automàtiques
Àrees de treball
- analítica sanitària i biomèdica
- qualitat i monitoratge industrial
- suport a decisions operacionals i organitzatives
- modelització de risc
- modelització no lineal complexa
- entorns intensius en documents que requereixen auditabilitat
Com treballem
Els projectes es duen a terme amb implicació tècnica directa en totes les fases:
definició del problema, modelització, validació, implementació i integració.
La prioritat és sempre la mateixa:
precisió, interpretabilitat i sistemes en els quals les organitzacions puguin confiar.
Si vols explorar un projecte
Pots contactar per comentar necessitats, restriccions o característiques de les teves dades.
La feina pot implicar Machine Learning, Sistemes Experts, RAG-LLM o una combinació dels tres, segons el context.
Un wiki explicatiu estructurat (Machine Learning ↔ Expert Systems ↔ RAG-LLM) estarà disponible aviat per a organitzacions que vulguin una comprensió més profunda de com interactuen aquests components.
