La Achs desarrolla modelo de respuestas a consultas y reclamos de afiliados con IA
La importancia de este proyecto radica en la necesidad de optimizar los servicios para así brindar una respuesta más rápida a todos los usuarios que solicitan asistencia.
El objetivo del proyecto es utilizar herramientas de inteligencia artificial para optimizar los procesos de gestión de consultas y reclamos, además de extraer patrones relevantes con el fin de mejorar la salud laboral. CEDIDA.
A medida que las instituciones prestadoras de servicios de salud crecen, así también lo hacen la cantidad de personas que son tratadas, lo que plantea desafíos en torno a la eficiencia y priorización de recursos. La tecnología en esta materia es una gran aliada para sistematizar la información de cada consultante y así brindar una atención en menor tiempo.
El análisis de consultas y reclamos asociados a prestaciones médicas y económicas es una herramienta fundamental para evaluar la efectividad y eficiencia de los servicios prestados, en el marco del seguro contra accidentes y enfermedades profesionales. El procesamiento manual de consultas y reclamos dificulta una respuesta oportuna a las personas y el monitoreo de la calidad de los servicios.
El Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) y la Achs se encuentran desarrollando el proyecto Análisis automático de consultas y reclamos mediante inteligencia artificial, adjudicado en el marco del Fondo de Proyectos de Investigación e Innovación de la Superintendencia de Seguridad Social (SUSESO). Su objetivo es utilizar herramientas de inteligencia artificial que permitan optimizar los procesos de gestión de consultas y reclamos, asociados a los servicios que brindan las mutuales de seguridad.
El proyecto, financiado por la Achs, es liderado por Sebastián Maldonado (Académico de la Universidad de Chile e investigador del ISCI) y Carla Vairetti (Académica de la Universidad de los Andes e investigadora del ISCI), investigadores destacados por sus contribuciones a la ciencia de datos. En este estudio proponen desarrollar un método automático de priorización de consultas y reclamos, mediante la utilización de técnicas de analítica textual que permitan clasificar los requerimientos de acuerdo con su nivel de urgencia, en base al contenido del texto.
“El proyecto va más allá de un motor de priorización de reclamos y consultas y busca desarrollar una estrategia basada en inteligencia artificial que permita extraer patrones relevantes a partir de los textos, identificando oportunidades de mejora para la salud laboral”, explica el académico Sebastián Maldonado.
Como es sabido, la inteligencia artificial permite procesar grandes volúmenes de datos de forma automática. La máquina de inteligencia artificial “aprende” de la información histórica de consultas y reclamos y asigna adecuadamente la prioridad sin la necesidad de un proceso manual, que resulta costoso en tiempo de analistas y operadores.
A partir de los textos de consultas y reclamos, la IA identifica oportunidades de mejora en las prestaciones médicas y económicas que se brindan a los trabajadores y trabajadoras.
En tal sentido, la generación de una herramienta de análisis automático de consultas y reclamos, contribuirá no sólo a mejorar la eficiencia en la resolución de quejas y consultas, sino también permitirá monitorear la evolución en el tiempo de los factores que causan reclamos, mejorando la efectividad y eficiencia en la atención de las personas que acuden al seguro laboral.
