Portfolio / Ivee Software
Registro público nacional de cáncer canino
Datakimia colaboró con IVEE, una innovadora startup veterinaria, para crear un registro nacional de cáncer canino. El objetivo principal era centralizar en un sistema integral datos de múltiples fuentes, como historiales médicos, bases de datos de clínicas y notas veterinarias. Para lograrlo, se implementaron algoritmos avanzados y técnicas de machine learning que automatizan la identificación de perros diagnosticados con cáncer y transforman datos médicos no estructurados en información estructurada y accionable. Este enfoque no solo agilizó el procesamiento de datos, sino que también ayudó a descubrir patrones y correlaciones ocultos que antes eran difíciles de detectar. Con este sistema robusto y automatizado, IVEE pudo ofrecer a sus clientes datos más precisos y confiables, lo que mejoró su capacidad de tomar decisiones informadas en la atención veterinaria. La solución también mejoró la eficiencia general en la gestión de los datos, permitiendo a IVEE entregar información basada en datos con mayor rapidez y contribuir a mejores resultados de tratamiento para los perros con cáncer.
Antes
- Gestionar grandes volúmenes de datos no estructurados de diversas fuentes era un desafío para el análisis y la identificación de patrones.
- La duplicación de datos proveniente de dos APIs generaba redundancia y ralentizaba el procesamiento.
- La generación y gestión de informes para el newsletter y la extracción de PDF eran en gran parte manuales, lo que generaba ineficiencias.
Mejoras clave
- Mediante la creación de un procedimiento automatizado, IVEE pudo identificar perros con cáncer a partir de historiales médicos y notas de veterinarios.
- La centralización de los datos agilizó el procesamiento y mejoró la confiabilidad.
- El uso de algoritmos de machine learning para detectar patrones en los datos aportó a IVEE información más profunda y permitió una mejor toma de decisiones.
Cómo lo hicimos
Análisis de datos
El equipo comenzó por comprender la estructura de datos y los procesos existentes de IVEE. Esto implicó analizar el pipeline de datos actual, identificar áreas de mejora y elaborar una hoja de ruta para el proyecto.
Diseño de la arquitectura
Datakimia diseñó la arquitectura de integración de datos y machine learning, con foco en crear un registro automatizado de cáncer canino. Esto incluyó los procesos de extracción, transformación y visualización de datos.
Machine learning
El equipo implementó modelos de machine learning para identificar patrones en los datos. Además, se integraron herramientas de automatización para informes y newsletters, con el fin de reducir tareas manuales y mejorar la eficiencia operativa.
Optimización
La solución se sometió a pruebas rigurosas de precisión, consistencia y rendimiento de los datos. Se realizaron ajustes para optimizar el proceso, incluido el refinamiento de la extracción desde PDF y la integración de múltiples fuentes.
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