Creado por médicos
Creado y supervisado por doctores, nuestro chatbot médico de IA proporciona asistencia fiable y verificada. Porque la confianza es nuestra máxima prioridad, la precisión de Mediktor se basa en rigurosos procesos de calidad médica que validan nuestro contenido. La misión de nuestro equipo médico es supervisar profesionalmente nuestro evaluador y seguir mejorando nuestros estándares.

Una base de datos desarrollada por médicos
Una gran cantidad de información médica es supervisada y actualizada continuamente.
Este es un resumen de nuestros datos en números.
Contenido médico verificado
La base de datos de Mediktor se somete a rigurosos procesos de verificación internos y externos.
Así es como lo hacemos.
Verificación interna
Nuestro Departamento Médico lleva a cabo estrictos procedimientos de evaluación interna para comprobar la precisión de nuestra solución.
Revisado por expertos externos
Nuestra base de datos está desarrollada por profesionales y revisada por especialistas. Expertos analizan nuestros contenidos para ofrecer asistencia personalizada e inclusiva.

Enfermedades tropicales
La base de datos de Mediktor ha sido mejorada para detectar con precisión las enfermedades más prevalentes en las zonas tropicales.

Discapacidad sensorial, física e intelectual
Hemos actualizado y revisado nuestra base de datos para personalizar la asistencia a personas con discapacidad.

Salud mental
Proporcionamos asistencia confiable para la salud mental que ha sido exhaustivamente analizada por expertos.

Ginecología y obstetricia
Toda la información y contenidos de ginecología y obstetricia han sido sometidos a rigurosos procesos de examen y aprobación.
Ensayos científicos
Mediktor colabora con organizaciones externas relevantes para llevar a cabo ensayos clínicos con pacientes reales.

Experiencia de Mediktor®: un nuevo evaluador de síntomas basado en inteligencia artificial para pacientes atendidos en el servicio de urgencias
Evaluación de la precisión de Mediktor en comparación con los médicos en el diagnóstico de patologías de baja complejidad. Valora el rendimiento de la solución en las urgencias del hospital.
Hospital Clinic de Barcelona
Barcelona, España. 2018

Evaluación de un sistema de apoyo a la toma de decisiones diagnósticas para el triaje de pacientes en un servicio de urgencias hospitalario
Comparación entre el triaje Manchester, los diagnósticos finales realizados por el SUH y el triaje y prediagnóstico de Mediktor. Se prueba el potencial de la tecnología para complementar y ayudar a los procesos de triaje.
Hospital Clínico San Carlos
Madrid, España. 2018

Experiencia con Mediktor® (inteligencia artificial) en pacientes atendidos en un servicio de urgencias del Hospital Universitario San Ignacio de Bogotá, Colombia.
Estudio para evaluar la concordancia entre Mediktor y un médico de urgencias en el diagnóstico y pruebas de laboratorio. Demostró que Mediktor es una herramienta fiable para ayudar a diagnosticar las enfermedades más prevalentes en urgencias.
Hospital Universitario San Ignacio
Bogotá, Colombia. 2019

Validación de una herramienta de triaje neurológico en la población general basada en el uso de algoritmos de inteligencia artificial
Ensayo para evaluar la eficacia de Mediktor en la detección temprana de síntomas de ictus en el Servicio de Neurología. Demuestra la eficacia del software en el triaje neurológico especializado.
Hospital Vall d'Hebrón
Barcelona, España. 2021. En curso.
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Hospital Universitario Arnau de Vilanova (HUAV) is a healthcare provider in Lleida, Alto Pirineo y Arán, and parts of La Franja in Aragón, Spain. Healthcare professionals were struggling with overcrowded waiting rooms, and the HUAV was looking for a digital solution to help manage urgent care effectively.
Serving approximately 400,000 people, the hospital’s Emergency Department often experiences overcrowding, particularly during high-demand seasons like autumn and winter. “In winter, we have a really hard time because we triple or quadruple the real capacity,” explained Nuria Amador, Nurse of the HUAV’s Emergency Department.
In recent years, the HUAV has undergone a significant demand increase at the ED, with nearly 50% of emergency visits being non-urgent (IV and V triage levels). This rise in non-urgent visits is often caused by a lack of public awareness about alternative public healthcare services more suitable for patients with low-complexity needs, resulting in unnecessary congestion in the central hospital emergency department.
In response to this challenge, the HUAV sought a digital solution to manage urgent care cases more effectively. The answer was a reverse referral model designed to identify non-urgent patients in the emergency waiting room and redirect them to Lleida’s Urgent Primary Care Center (CUAP). “What we were looking for by adding artificial intelligence with Mediktor was to give an extra point of quality to the reverse referral process,” said Oriol Yuguero, Head of the Emergency Department.
Mediktor’s AI-driven software helped streamline the reverse referral model by meeting the hospital’s strict security standards and seamlessly integrating into its existing processes. Patients identified as having lower urgency levels (IV and V) through a traditional nurse triage were given the option to assess their symptoms using Mediktor’s software. This second AI-based assessment helped identify patients who could be seen at the CUAP and received a recommendation to leave the ED.
The results of this innovative approach were enlightening. Among those patients that Mediktor recommended to attend the CUAP, an impressive 90.9% left the Emergency Department. When patients receive and acknowledge Mediktor’s recommendation, they realize that their cases can be solved outside urgent care. This not only reduces their wait times but also empowers them to take control of their healthcare decisions. Most of these patients proceeded to the CUAP, where they received timely care and were subsequently discharged.
The implementation of Mediktor’s AI-driven reverse referral process has yielded significant benefits. For patients, it meant receiving appropriate care more quickly and efficiently. Those with non-urgent conditions were successfully redirected to CUAP, reducing their wait times and ensuring they received the care they needed without unnecessary delays.
The AI-powered reverse referral process not only benefited the patients but also had a positive impact on healthcare professionals. It helped alleviate the burden on HUAV’s emergency department, allowing for better management of time and resources. Nurses, in particular, played a crucial role in this process, actively engaging in patient evaluation and discharge. The model also contributed to better patient education, helping individuals understand the healthcare system and navigate it more effectively. “The aim is that services can be optimised and used in a correct way and, at the same time, provide health education”, expressed Sílvia Solís i Vidal, Director at CUAP Prat de la Riba of Lleida.
The successful collaboration between HUAV and Mediktor stands as a testament to the transformative power of technology in healthcare delivery. By leveraging AI to manage urgent care demand, HUAV has not only improved patient outcomes but also enhanced operational efficiency. This success story underscores the hospital’s dedication to innovation and excellence, setting a new standard for healthcare in the region and beyond.