{"id":5445,"date":"2026-05-07T08:34:50","date_gmt":"2026-05-07T13:34:50","guid":{"rendered":"https:\/\/strata-analytics.us\/?post_type=customer-story&p=5445"},"modified":"2026-05-07T08:41:23","modified_gmt":"2026-05-07T13:41:23","slug":"post-market-surveillance-pms-automation-with-generative-ai","status":"publish","type":"customer-story","link":"https:\/\/strata-analytics.us\/es\/customer-story\/post-market-surveillance-pms-automation-with-generative-ai\/","title":{"rendered":"Automatizaci\u00f3n de la vigilancia posterior a la comercializaci\u00f3n (PMS) con IA generativa"},"content":{"rendered":"

El desaf\u00edo: Procesamiento manual de reclamaciones e inconsistencia en la clasificaci\u00f3n.<\/h2>\n\n\n\n
Industria<\/td>Problema central<\/td><\/tr>
Dispositivos m\u00e9dicos\/Implantes<\/strong><\/td>El procesamiento manual de las reclamaciones de implantes, lento, subjetivo y propenso a errores, dificult\u00f3 la coherencia en la clasificaci\u00f3n, la trazabilidad y la eficiencia del sistema de gesti\u00f3n de pacientes.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Nuestro cliente, un fabricante de implantes m\u00e9dicos, recib\u00eda un alto volumen de reclamaciones de garant\u00eda a trav\u00e9s de flujos de trabajo manuales de vigilancia posterior a la comercializaci\u00f3n (PMS). La falta de automatizaci\u00f3n introdujo varios riesgos:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Retrasos en el procesamiento<\/strong>: La manipulaci\u00f3n manual provoc\u00f3 largos tiempos de respuesta y cuellos de botella operativos.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  • Clasificaci\u00f3n inconsistente<\/strong>La falta de codificaci\u00f3n estandarizada dio como resultado resultados variables en reclamaciones similares.<\/li>\n\n\n\n
  • Subjetividad en la toma de decisiones<\/strong>: La interpretaci\u00f3n humana introdujo sesgos, lo que afect\u00f3 la consistencia interna y el control de calidad.<\/li>\n\n\n\n
  • Trazabilidad limitada<\/strong>La ausencia de documentaci\u00f3n estructurada dificult\u00f3 la revisi\u00f3n interna y la validaci\u00f3n de procesos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    El cliente requer\u00eda un sistema PMS escalable y objetivo para garantizar una clasificaci\u00f3n de reclamaciones coherente y una documentaci\u00f3n estructurada.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    La soluci\u00f3n: Canalizaci\u00f3n inteligente de categorizaci\u00f3n de c\u00f3digo con LLM<\/h2>\n\n\n\n

    Implementamos un sistema automatizado de vigilancia posterior a la comercializaci\u00f3n (PMS, por sus siglas en ingl\u00e9s) impulsado por un modelo de lenguaje extenso (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s), dise\u00f1ado para:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Extracci\u00f3n automatizada de datos:<\/strong> Los formularios de reclamaci\u00f3n entrantes se reciben a trav\u00e9s de Puerta de enlace API de Amazon<\/strong> y almacenado en Amazon S3 (datos sin procesar)<\/strong>. Un flujo de trabajo impulsado por eventos orquestado por Funciones Step Functions de AWS<\/strong> y se implement\u00f3 utilizando AWS Lambda<\/strong> Se activan las funciones para capturar y procesar autom\u00e1ticamente la informaci\u00f3n relevante.<\/li>\n\n\n\n
    • Almacenamiento estructurado:<\/strong> Los datos limpios y procesados se organizan y almacenan en un formato consultable utilizando Amazon DynamoDB<\/strong> para salida estructurada y Amazon S3 (Datos limpios)<\/strong> para el almacenamiento de datos en lagos de datos, lo que permite un an\u00e1lisis posterior eficiente.<\/li>\n\n\n\n
    • Clasificaci\u00f3n de alta precisi\u00f3n:<\/strong> La categorizaci\u00f3n de las reclamaciones (utilizando tanto los c\u00f3digos internos del cliente como los c\u00f3digos requeridos por la FDA) la realiza el LLM, que est\u00e1 alojado y gestionado mediante Puntos de conexi\u00f3n de Amazon Bedrock<\/strong> para una inferencia de alta precisi\u00f3n y en tiempo real dentro del flujo de trabajo orquestado.<\/li>\n\n\n\n
    • Capa de justificaci\u00f3n:<\/strong> El Amazon Bedrock FM<\/strong> Adem\u00e1s, genera la justificaci\u00f3n documentada para cada clasificaci\u00f3n, con el fin de respaldar la trazabilidad y la validaci\u00f3n. Amazon CloudWatch<\/strong> se utiliza para registrar y monitorear todo el proceso, mientras que Redes sociales de Amazon<\/strong> o Amazon SES<\/strong> Puede utilizarse para notificaciones finales e informes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      \n\n\n\n

      Impacto y beneficios clave<\/h2>\n\n\n\n

      La implementaci\u00f3n de la soluci\u00f3n PMS basada en IA aport\u00f3 importantes ventajas operativas y regulatorias:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Procesamiento acelerado<\/strong>: Reducci\u00f3n del tiempo de resoluci\u00f3n de reclamaciones de garant\u00eda mediante flujos de trabajo automatizados\u00a0<\/li>\n\n\n\n
      • Mayor precisi\u00f3n en la clasificaci\u00f3n<\/strong>: Se minimizan los errores e inconsistencias en la categorizaci\u00f3n de reclamaciones.<\/li>\n\n\n\n
      • Toma de decisiones objetiva<\/strong>Se sustituy\u00f3 el sesgo manual por una l\u00f3gica de clasificaci\u00f3n basada en datos.<\/li>\n\n\n\n
      • Documentaci\u00f3n estructurada<\/strong>: Permiti\u00f3 mantener registros consistentes para respaldar la revisi\u00f3n interna y la alineaci\u00f3n con el cumplimiento normativo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Resiliencia operativa<\/strong>: Refuerzo de los flujos de trabajo de vigilancia para apoyar la continuidad del mercado.<\/p>\n\n\n\n

        <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Los datos consistentes, actualizados e integrados son esenciales para una estrategia de interacci\u00f3n con el cliente de primer nivel. Google CDP proporcion\u00f3 a los equipos de marketing un conocimiento profundo del comportamiento y los intereses de los clientes, llevando la experiencia del cliente a un nivel superior.<\/p>","protected":false},"featured_media":5447,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"advanced_seo_description":"","jetpack_seo_html_title":"","jetpack_seo_noindex":false,"footnotes":""},"categories":[1376],"class_list":["post-5445","customer-story","type-customer-story","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-healthcare"],"acf":[],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/strata-analytics.us\/es\/wp-json\/wp\/v2\/customer-story\/5445","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/strata-analytics.us\/es\/wp-json\/wp\/v2\/customer-story"}],"about":[{"href":"https:\/\/strata-analytics.us\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/customer-story"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/strata-analytics.us\/es\/wp-json\/wp\/v2\/customer-story\/5445\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5448,"href":"https:\/\/strata-analytics.us\/es\/wp-json\/wp\/v2\/customer-story\/5445\/revisions\/5448"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/strata-analytics.us\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5447"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/strata-analytics.us\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5445"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/strata-analytics.us\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5445"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}