تم إنشاؤه بواسطة أطباء
إنشاء ومراقبة من قبل الأطباء، يوفر روبوت الدردشة الطبية المدعوم بالذكاء الاصطناعي مساعدة موثوقة وموثقة. ولأن الثقة هي أولويتنا القصوى فإن دقة ميديكتور تعتمد على عمليات صارمة لضمان جودة الرعاية الطبية التي تقدمها محتوياتنا. مهمة فريقنا الطبي هي مراقبة وتقييم بشكل احترافي والمواصلة في تحسين معاييرنا.

قاعدة بيانات التي تم تطويرها من قبل الأطباء
كمية كبيرة من المعلومات الطبية تُراقب وتُحدّث باستمرار.
هذا ملخص لبياناتنا بالأرقام.
محتوى طبي موثّق
تخضع قاعدة بيانات ميديكتور لعمليات التحقق الداخلية والخارجية الصارمة.
وهذه هي الطريقة التي نقوم بها.
التحقق الداخلي
يقوم القسم الطبي لدينا بإجراءات تقييم داخلية صارمة لاختبار دقة الحل الذي نقدمه.
تمت مراجعته من قبل خبراء خارجيين
تم تطوير قاعدة بياناتنا مطورة من قبل محترفين ومراجعتها من قبل خبراء. يحلل الخبراء محتوانا لتقديم مساعدة شخصية وشاملة.

أمراض استوائية
تم تحسين قاعدة بيانات ميديكتور للكشف بدقة عن الأمراض الأكثر انتشارًا في المناطق الاستوائية.

الإعاقة الحسية والجسدية والعقلية
لقد قمنا بتحديث ومراجعة قاعدة البيانات الخاصة بنا لتخصيص المساعدة للأشخاص ذوي الإعاقة.

الصحة النفسية
نحن نقدم مساعدة موثوقة في مجال الصحة النفسية التي تم فحصها بشكل شامل من قبل الخبراء.

أمراض النساء والولادة
خضعت جميع معلومات ومحتوى G&O لعمليات فحص واعتماد صارمة.

المثليين والمثليات والمزدوجين والمتحولين جنسيا والمتشبهين والمتحولين والسائرين
لقد قمنا بتكييف تقييمنا الطبي استنادًا إلى المعلومات ذات الصلة مثل الجنس أو العلاجات التحول الجنسي.
التجارب العلمية
يتعاون ميديكتور مع المنظمات الخارجية ذات الصلة لإجراء التجارب السريرية على مرضى حقيقيين.

تجربة Mediktor®: أداة جديدة للتحقق من الأعراض تعتمد على الذكاء الاصطناعي، في المرضى الذين يعالجون في قسم الطوارئ
تقييم دقة Mediktor مقارنة بالأطباء في تشخيص الأمراض منخفضة التعقيد. تقييم أداء الحل في قسم الطوارئ والطوارئ بالمستشفى.
مستشفى كلينيك ببرشلونة
برشلونة، اسبانيا. 2018

تقييم نظام الدعم لاتخاذ القرارات التشخيصية لفرز حالة المرضى في خدمة الطوارئ بالمستشفى
مقارنة بين عملية الفرز في مانشستر والتشخيصات النهائية التي يجريها قسم الطوارئ، وعمليات الفرز والتشخيص المسبق التي يجريها ميديكتور. وهو يختبر قدرة التقنية على استكمال عمليات الفرز والمساعدة في عمليات الفرز.
المستشفى السريري سان كارلوس
مدريد، إسبانيا. 2018

تجربة استخدام ميديكتور® (الذكاء الاصطناعي) مع المرضى الذين يتم التعامل معهم في خدمة الطوارئ بالمستشفى الجامعي سان إغناسيو في بوغوتا، كولومبيا.
دراسة لتقييم مدى التوافق بين Mediktor وطبيب الطوارئ في التشخيص والفحوصات المخبرية. وأثبتت الدراسة أن Mediktor أداة موثوقة للمساعدة في تشخيص الأمراض الأكثر انتشاراً في قسم الطوارئ.
المستشفى الجامعي سان إيغناسيو
بوغوتا، كولومبيا. 2019

التحقق من صحة أداة التصنيف العصبي لدى عامة السكان باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي
اختبار لتقييم فعالية برنامج ميديكتور في الكشف المبكر عن أعراض السكتة الدماغية في قسم الأمراض العصبية. أظهر فعالية البرنامج في الفرز العصبي المتخصص.
مستشفى فال ديهيبرون
برشلونة، إسبانيا. 2021. قيد التنفيذ.

تقييم أداة فحص متقدمة في قسم الطوارئ لأمراض النساء والتوليد والتي تعتمد على خوارزميات الذكاء الصناعي
دراسة للتحقق من فعالية ميديكتور + أثناء الفرز المتخصص في طب النساء والتوليد مقارنةً بأداة الفرز الطبي مات. يُفصل كيفية توجيه الأداة المرضى حسب مستوى الطوارئ الخاص بهم.
مستشفى سانت كرو وسانت باو.
برشلونة، إسبانيا. 2022. قيد التنفيذ.

تنفيذ استشارة التمريض مع دمج برنامج الذكاء الاصطناعي في إدارة الطلب في العملية الرعاية الطبية بقسم الطوارئ في بارك تاولي.
تقرير يوضح كيف قامت الممرضات بتقييم الحالات المرضية ذات الصعوبة المنخفضة بدعم من ميديكتور + في مستشفى عام. وهذا يوضح كيف تدعم هذه الحلول إدارة الطلب في قسم الطوارئ بالإضافة إلى تمكين قسم التمريض.
مستشفى الجامعي بارك تولي
ساباديل، إسبانيا. 2022. قيد التنفيذ.
المقالات ذات صلة
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.
