Mediktor es una plataforma basada en inteligencia artificial diseñada para ayudar a navegar por los servicios sanitarios. Se trata de una solución integral que guía a los pacientes a lo largo de su proceso sanitario y ayuda a los profesionales sanitarios en la toma de decisiones. Con un sofisticado motor de inteligencia artificial y avatares diseñados a medida, permite mantener conversaciones empáticas y atractivas en varios idiomas. La tecnología central de Mediktor es su sistema de triaje basado en IA y validado clínicamente, que evalúa los síntomas y dirige a los pacientes al nivel de atención adecuado. Recientemente, Mediktor ha incorporado una nueva capa conversacional impulsada por LLM que hace que la interacción sea más fluida, natural y empática, al tiempo que mantiene intacto el rigor clínico de su motor validado. Entre los clientes de Mediktor se encuentran aseguradoras médicas, hospitales y sistemas de salud, agencias gubernamentales y de salud pública, y empresas farmacéuticas
Autoría
Teckel Medical SL.
Categoría
Salud y bienestar
Localización
Barcelona
Tecnologías clave
Machine learning, Procesamiento del lenguaje natural (NLP), Generative AI (texto, imagen, voz o código)
Nivel de madurez tecnológica
TRL 9 — Sistema probado en entorno operativo real
Beneficiarios
Beneficiarios Directos e Indirectos
Los beneficiarios directos de este proyecto son, en primera instancia, los pacientes y usuarios del sistema de salud, quienes obtienen una respuesta inmediata, fiable y empática a sus preocupaciones médicas desde cualquier lugar. Al recibir una orientación clara sobre el nivel de urgencia de sus síntomas, evitan desplazamientos innecesarios y tiempos de espera prolongados en salas de urgencias, accediendo de forma ágil a consejos de autocura o a servicios de telemedicina. Asimismo, el personal médico y de enfermería se beneficia directamente de una reducción crítica en la presión asistencial. La herramienta actúa como un filtro que elimina los casos banales de las consultas de urgencias, permitiendo a los profesionales centrarse en pacientes de mayor complejidad diagnóstica, lo que reduce significativamente el estrés laboral y el riesgo de burnout.
Por otro lado, los beneficiarios indirectos incluyen a las aseguradoras de salud y las instituciones del sector público, como el Hospital Universitario Arnau de Vilanova (HUAV), que logran una gestión mucho más eficiente de sus recursos económicos y humanos. Al redireccionar hasta un 44% de los pacientes de urgencias hacia la atención primaria o ambulatoria, el sistema sanitario en su conjunto mejora su sostenibilidad financiera y operativa. Finalmente, la sociedad en general se ve favorecida por un sistema de salud más robusto y descongestionado, donde la optimización de los flujos de pacientes garantiza que los recursos públicos y privados estén disponibles y listos para quienes realmente los necesitan en momentos de emergencia crítica.
Indicadores o KPI de impacto
1- Ahorro de costes y eficiencia operativa: Al evitar visitas médicas innecesarias y reducir el uso indebido de las urgencias, se optimizan los recursos financieros y materiales del sistema.
2- Mejora de los flujos de pacientes: Se logra una distribución inteligente de la demanda, asegurando que cada nivel asistencial reciba los casos para los que está diseñado.
3- Optimización del tiempo clínico: Al llegar el paciente con un prediagnóstico y una anamnesis previa, se reduce el tiempo de la consulta presencial, permitiendo una atención más ágil.
4- Alivio del sistema y bienestar profesional: La reducción de la presión asistencial mitiga directamente el burnout de los médicos, permitiéndoles centrarse en casos de mayor complejidad y mejorando la calidad del servicio percibida por el paciente.
Capacidad tecnológica del proyecto
Capacidad Tecnológica del Proyecto
Modelos de IA y Computación
El núcleo del proyecto es un motor clínico propio basado en modelos probabilísticos avanzados (Redes Bayesianas) y Machine Learning, entrenados con grandes volúmenes de datos médicos para el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. Esta arquitectura se complementa con una capa de LLM (Large Language Models) que actúa como interfaz conversacional empática y fluida, y un sistema de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) capaz de interpretar síntomas en lenguaje coloquial o técnico en 16 idiomas. Toda la computación se ejecuta en una infraestructura de nube escalable y segura, garantizando una alta disponibilidad.
Datos y Terminología Clínica
La plataforma destaca por su interoperabilidad semántica. Toda la base de datos médica está codificada bajo estándares internacionales, mapeando cada interacción a terminologías como SNOMED CT para hallazgos clínicos, CIE-9/10/11 para diagnósticos y LOINC para observaciones. Además, sigue una filosofía de Data Minimization, utilizando un sistema de hashing de IDs para procesar encuentros clínicos de forma anonimizada, garantizando que la información médica no sea vinculable a la identidad personal del usuario fuera del entorno del cliente.
Interface y Experiencia de Usuario
El proyecto ofrece una solución «Low Code» llamada FastFrame, un iFrame o Web Widget avanzado y responsive que se integra fácilmente en portales de salud o aplicaciones móviles. Mediktor gestiona el alojamiento, la compatibilidad del navegador y la accesibilidad (WCAG), permitiendo a la vez una personalización profunda del estilo visual (Look & Feel) para que la interfaz se alinee perfectamente con la imagen corporativa de la organización sanitaria. La solucion tambien puede integrarse mediante SDK y API.
Integraciones y Ecosistema
La arquitectura es API-Centric, facilitando el intercambio de datos (Push & Pull) mediante una robusta API JSON. El proyecto cuenta con aceleradores de integración para los principales sistemas de Historia Clínica Electrónica (EHR) como Epic, Cerner, NextGen y Salesforce Health Cloud. Es totalmente compatible con los estándares de interoperabilidad FHIR R4 y HL7 (v2/v3), lo que permite el «Write-Back» automático: los resultados del triaje, el nivel de urgencia y el resumen clínico se vuelcan directamente en la ficha del paciente, eliminando cargas administrativas y optimizando el flujo de trabajo médico.
Sostenibilidad, huella ambiental y licencia social
El proyecto de Mediktor impulsa la sostenibilidad y la licencia social mediante un modelo de salud digital que reduce drásticamente el impacto ambiental y garantiza la equidad algorítmica. En términos de huella ecológica, la plataforma contribuye a la eficiencia energética y a la reducción de emisiones de CO2 al evitar hasta un 54% de desplazamientos médicos innecesarios, optimizando el uso de recursos físicos y materiales fungibles en los centros sanitarios. Desde la perspectiva de la licencia social, el proyecto combate activamente el sesgo algorítmico mediante un enfoque inclusivo que contempla la perspectiva de género (pacientes LGTBIQ+ y no binarios) y la diversidad lingüística, garantizando que el acceso a la información médica sea equitativo para poblaciones con distintos niveles de alfabetización. Además, la transparencia y explicabilidad de sus decisiones clínicas, junto con el cumplimiento estricto de las normativas de privacidad (GDPR e HIPAA), aseguran una tecnología ética que fortalece la confianza del usuario y la sostenibilidad del sistema de salud global.