Los hospitales enfrentan desafíos críticos cada día
Pacientes graves esperan horas mientras casos leves ocupan recursos críticos.
El personal médico debe clasificar pacientes en segundos sin herramientas de apoyo.
Camas, equipos y personal insuficientes para la demanda real.
Información dispersa que retrasa diagnósticos y decisiones de priorización.
TriajeAI automatiza la clasificación de pacientes con Machine Learning
Nuestro sistema analiza signos vitales, síntomas y historial médico en tiempo real para asignar prioridad de atención de forma precisa y objetiva.
Algoritmos ML evalúan cada paciente y asignan nivel de urgencia en segundos.
Identifica pacientes en riesgo de deterioro antes de que los síntomas sean evidentes.
Asigna camas, equipos y personal según prioridad real, no orden de llegada.
Se conecta con sistemas hospitalarios existentes sin interrumpir operaciones.
Proceso simple que funciona en segundo plano mientras tu equipo trabaja
Personal de admisión registra signos vitales y síntomas del paciente en el sistema.
El algoritmo evalúa múltiples variables y calcula nivel de urgencia en tiempo real.
El sistema clasifica al paciente (P1 crítico, P2 urgente, P3 no urgente, P4 administrativo).
Personal médico recibe alerta y atiende pacientes según prioridad optimizada.
TriajeAI puede operar con datos reales en hospitales bajo un enfoque ético, controlado y sin impacto clínico directo.
El sistema no influye ni modifica decisiones médicas, flujos de atención ni prioridades reales.
Analiza signos vitales, síntomas e historial clínico reales, únicamente para fines de evaluación técnica.
Las predicciones del modelo se comparan contra las decisiones reales tomadas por el personal médico, sin retroalimentación operativa.
El objetivo exclusivo es medir precisión, sesgos, tiempos de respuesta y confiabilidad del sistema en un entorno real.
Todo el proceso se realiza bajo protocolos internos del hospital y supervisión humana obligatoria.
