Criado por médicos
Criado e supervisionado por médicos, nosso chatbot médico de IA fornece assistência confiável e verificada. Porque a confiança é nossa prioridade máxima, a precisão do Mediktor é baseada em rigorosos processos de qualidade médica que validam nosso conteúdo. A missão de nossa equipe médica é supervisionar profissionalmente nosso avaliador e continuar melhorando nossos padrões.

Uma base de dados desenvolvida por médicos
Uma grande quantidade de informações médicas é supervisionada e atualizada continuamente.
Este é um resumo dos nossos dados em números.
Conteúdo Médico Verificado
É assim que fazemos.
Verificação interna
Nosso Departamento Médico realiza rigorosos procedimentos de avaliação interna para verificar a precisão de nossa solução.
Revisado por especialistas externos
Nosso banco de dados é desenvolvido por profissionais e revisado por especialistas. Especialistas analisam nosso conteúdo para oferecer assistência personalizada e inclusiva.

Doenças tropicais
O banco de dados do Mediktor foi aprimorado para detectar com precisão as doenças mais prevalentes nas zonas tropicais.

Deficiência sensorial, física e intelectual
Atualizamos e revisamos nosso banco de dados para personalizar a assistência a pessoas com deficiência.

Saúde mental
Fornecemos assistência confiável para a saúde mental que foi exaustivamente analisada por especialistas.

Ginecologia e Obstetrícia
Todas as informações e conteúdos de ginecologia e obstetrícia foram submetidos a rigorosos processos de revisão e aprovação.

LGBTQIA+
Adaptamos nossa avaliação médica com base em informações relevantes como gênero ou tratamentos de transição.
Testes Científicos
A Mediktor colabora com organizações externas relevantes para realizar ensaios clínicos com pacientes reais.

Experiência do Mediktor®: um novo avaliador de sintomas baseado em inteligência artificial para pacientes atendidos no serviço de emergência
Avaliação da precisão do Mediktor em comparação com os médicos no diagnóstico de patologias de baixa complexidade. Avalie o desempenho da solução nas emergências do hospital.
Hospital Clinic de Barcelona
Barcelona, Espanha. 2018

Avaliação de um sistema de apoio à tomada de decisões diagnósticas para a triagem de pacientes em um serviço de urgência hospitalar
Comparação entre o triagem de Manchester, os diagnósticos finais feitos pelo departamento de emergência e a triagem e pré-diagnóstico do Mediktor. Testa o potencial da tecnologia para complementar e auxiliar os processos de triagem.
Hospital Clínico San Carlos.
Madrid, Espanha. 2018

Experiência com o Mediktor® (inteligência artificial) em pacientes atendidos em um serviço de urgência do Hospital Universitário San Ignacio de Bogotá, Colômbia.
Estudo para avaliar a concordância entre Mediktor e um médico de emergência no diagnóstico e testes laboratoriais. Demonstrou que o Mediktor é uma ferramenta confiável para ajudar a diagnosticar as doenças mais prevalentes em emergências.
Hospital Universitario San Ignacio
Bogota, Colombia. 2019

Validação de uma ferramenta de triagem neurológica na população geral com base no uso de algoritmos de inteligência artificial
Ensaio para avaliar a eficácia do Mediktor na detecção precoce de sintomas de AVC no Serviço de Neurologia. Demonstra a eficácia do software no triagem neurológica especializada.
Hospital Vall d'Hebrón
Barcelona, Espanha. 2021. Em andamento.

Avaliação de uma ferramenta avançada de triagem de urgências em Ginecologia e Obstetrícia baseada em algoritmos de inteligência artificial
Estudo para verificar a eficácia do Mediktor+ durante o triagem especializada em Ginecologia e Obstetrícia em comparação com a triagem MAT. Detalha como a ferramenta direciona os pacientes de acordo com seu nível de urgência.
Hospital de la Santa Creu i Sant Pau.
Barcelona, Espanha. 2022. Em andamento.

Implementação da consulta de enfermagem com integração de um software de inteligência artificial na gestão da demanda no processo assistencial do serviço de emergência do Parc Taulí.
Ensaio no qual as enfermeiras avaliaram patologias de baixa complexidade com o apoio do Mediktor+ em um hospital público. Demonstra como a solução apoia a gestão da demanda na emergência ao mesmo tempo que capacita o departamento de enfermagem.
Hospital Universitari Parc Taulí.
Sabadell, Espanha. 2022. Em 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.
