Atención sanitaria

Automatizaciones inteligentes para organizaciones sanitarias

De confianza

¿Cómo pueden las Automatizaciones en Python Optimizar las Operaciones de HealthCare?

Facturación y cobros
Control continuo del cumplimiento y los indicadores clave de rendimiento (KPI)
Gestión eficaz de documentos

Facturación y cobros

Con Python es posible automatizar de forma rápida y flexible tareas manuales y repetitivas de facturación y cobros, como el procesamiento de facturas, la conciliación de pagos y la gestión de cobros en instituciones sanitarias. Este lenguaje de código abierto destaca por su versatilidad, que permite personalizar cada automatización para adaptarla a los requisitos específicos del sector sanitario, garantizando el cumplimiento y la integración con sistemas heredados y de terceros.

Control continuo del cumplimiento y los indicadores clave de rendimiento (KPI)

Python ofrece un entorno escalable y seguro para supervisar el cumplimiento de la normativa y los indicadores clave de rendimiento (KPI) en la atención sanitaria. Sus bibliotecas, como Great Expectations y Cerberus, automatizan la validación y el cumplimiento de los datos, garantizando la conformidad con normativas como la HIPAA y la LGPD. Además, Python se integra fácilmente con sistemas heredados, lo que acelera las auditorías y la supervisión. Con BotCity Orchestrator, tendrá un control total sobre sus bots, incluido un registro detallado, alertas en tiempo real y ejecuciones programadas o bajo demanda.

Gestión eficaz de documentos

En la gestión eficaz de documentos, Python facilita el procesamiento y la organización de historiales médicos mediante OCR (reconocimiento óptico de caracteres), la extracción automatizada de datos y la integración con bases de datos. Esto reduce la dependencia de los procesos manuales, mejora la accesibilidad a la información de los pacientes y garantiza el cumplimiento de normativas como la LGPD y la HIPAA.

¿Cómo pueden las automatizaciones con Python optimizar las operaciones sanitarias?

Prácticas avanzadas de ingeniería de software

Con las automatizaciones de Python, su equipo puede adoptar prácticas avanzadas de ingeniería de software, como la gestión de código y CI/CD. Esto facilita la reutilización de soluciones, garantiza el cumplimiento de la normativa sanitaria y acelera el desarrollo de calidad, garantizando que las automatizaciones cumplan los altos estándares de seguridad y precisión exigidos en el sector.

Flexibilidad y eliminación del bloqueo

Con Python, su empresa elimina el riesgo de dependencia de un proveedor, lo que permite la integración con cualquier sistema sanitario, sin estar atado a acuerdos de licencia. Esto permite un mayor control y flexibilidad para ampliar las automatizaciones, al tiempo que se mantiene la independencia del proveedor y se garantiza la eficiencia en proyectos a largo plazo con seguridad y conformidad.

Mayor entrega de valor a los usuarios empresariales

En lugar de realizar tareas manuales, su equipo se convierte en una parte interesada estratégica, con el apoyo de sólidas automatizaciones de Python. Esto aumenta el ROI y la eficiencia, proporcionando soluciones más profesionales e introduciendo métricas de rendimiento avanzadas, optimizando la operación de una manera más estratégica, resistente y centrada en el paciente.

Oncoclínicas es un grupo líder en oncología, hematología y radioterapia de Minas Gerais, América Latina, con presencia en 14 estados brasileños y una red de más de 2.700 médicos y 7.000 empleados. La empresa procesa miles de registros de procedimientos sanitarios y solicitudes de autorización cada mes.
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Las automatizaciones de bajo código funcionan muy bien para tareas sencillas. Sin embargo, cuando se automatiza un sistema más complejo con decenas de funciones, el mantenimiento se vuelve más complicado.

Gabriel Vital

Analista de sistemas RPA

Un grupo farmacéutico minorista con más de 1.600 tiendas e ingresos anuales superiores a 2.000 millones de dólares invirtió en RPA basado en Python para optimizar sus operaciones.
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Nos enfrentábamos a grandes dificultades para encontrar especialistas en código reducido. No solo era extremadamente costoso, sino que el apoyo era a menudo inadecuado, con grandes retrasos en la recepción de respuestas.

Satya Andrade

Director de Transformación y Automatización de Procesos

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