Solucions en Salut — Dades, Coneixement i Suport Intel·ligent a la Decisió
El sector sanitari genera dades complexes, heterogènies i d’alt risc.
A amsafis, integrem Machine Learning, Sistemes Experts i tecnologies RAG-LLM per transformar informació clínica en prediccions fiables, raonament interpretable i suport a la decisió accionable.
El nostre objectiu és simple:
ajudar clínics i organitzacions sanitàries a prendre millors decisions amb menys incertesa.
- Machine Learning per a Predicció Clínica i Detecció de Patrons
Els conjunts de dades sanitàries sovint contenen relacions no lineals, interaccions i senyals subtils.
El Machine Learning ajuda a identificar riscos, predir resultats i descobrir patrons amagats:
- puntuació de risc a nivell de pacient
- detecció d’anomalies en dades de laboratori o monitoratge
- mineria de patrons en historials clínics electrònics
- combinació de models multilevel, no lineals i funcionals
- interpretació de biomarcadors i modelització de trajectòries
Exemple — Association Rules en Farmacogenòmica
L’anàlisi de marcadors genètics pot revelar combinacions associades a reaccions adverses.
Estudi disponible aquí:
➡️ SNPs for Penicillin Allergy (PDF)
- Sistemes Experts per a Raonament Clínic Transparent
Els Sistemes Experts permeten formalitzar coneixement mèdic en regles explícites, garantint traçabilitat, interpretabilitat i control — elements essencials en entorns regulats.
Són ideals per a:
- suport al diagnòstic
- sistemes d’alertes
- circuits de triatge
- protocols de qualitat i seguretat basats en regles
- raonament híbrid que combina regles + predicció basada en dades
Exemple interactiu:
➡️ Rare-Disease Diagnostic Sandbox (raonament basat en regles amb lògica explicable)
- RAG-LLM per a Recuperació de Coneixement Clínic
Els LLM només esdevenen útils clínicament quan estan connectats a fonts verificades, documents hospitalaris o guies científiques.
Les nostres pipelines RAG asseguren:
- respostes basades en evidència
- citacions i traçabilitat documental
- resum automàtic d’informes clínics
- interacció segura amb dades estructurades i no estructurades
Això permet als professionals consultar documents complexos de manera natural, mantenint sempre un sistema controlat i auditable.
- Plataformes Integrades de Decisió
El valor real emergeix quan els tres components treballen conjuntament:
- ML detecta risc o prediu resultats
- Sistemes Experts codifiquen coneixement mèdic i imposen regles clíniques
- RAG-LLM recupera evidència científica i informació contextual
Combinats, donen suport a:
- sistemes d’alerta precoç i scoring de risc
- triatge automatitzat
- optimització de circuits de pacient
- planificació de recursos
- monitoratge de qualitat i seguretat
Un cicle complet de dades → coneixement → decisió → acció.
Treballant amb Professionals de la Salut
El nostre treball es desenvolupa en col·laboració amb clínics, investigadors biomèdics i departaments d’IT hospitalària.
Ens centrem en:
- transparència i interpretabilitat
- seguretat clínica
- disseny compatible amb regulació
- modelització reproduïble
- sistemes que es poden validar i auditar
Si la teva organització necessita suport en analítica predictiva, raonament clínic, integració d’IA o automatització del suport a la decisió, podem ajudar-te a dissenyar una solució rigorosa, segura i eficient.
