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← Volver a ProyectosArgentina · Mayo · 2026
Salud

Plataforma de IA para documentación médica y facturación

Legajos médicos completos de 5 a 12 páginas convertidos en datos listos para facturar. Un pipeline multi-agente normaliza formatos por prestador y obra social, matchea médicos por firma y sello, y sugiere códigos de facturación entre 1.700 opciones del nomenclador.

Legajos procesados · al mes
11,733
Precisión por campo
96–98%
Códigos del nomenclador
1,700
Costo por legajo
US$ 0.053
Cliente
Asociación Médica
Industria
Salud / Facturación médica
Escala
11.733 legajos médicos / mes
Ubicación
Argentina
Características principales
  • Ingesta de legajos médicos completos de 5 a 12 páginas: órdenes, quirúrgico y protocolos de anestesia.
  • Normalización automática de formatos entre prestadores y obras sociales.
  • Matching de médicos intervinientes por firma y sello contra la base institucional.
  • Interpretación de procedimientos quirúrgicos y detección de procedimientos secundarios.
  • Estandarización de prestadores y obras sociales con búsqueda vectorial contra los catálogos de la asociación.
  • Sugerencia asistida de códigos de facturación entre 1.700 opciones del nomenclador.
  • Dashboard de validación humana con confidence scoring por campo y top-N por código sugerido.
  • Memoria de facturación validada que mejora las próximas sugerencias.
  • Trazabilidad legajo a legajo: quién validó qué campo y cuándo.
  • Arquitectura serverless en Google Cloud, escalable al volumen real de la asociación.
Tecnologías utilizadas
Google CloudVertex AI / GeminiCloud RunFirestoreCloud StoragePub/SubSupabase / PostgrespgvectorRAGNext.js

El sistema opera como un equipo de especialistas digitales, donde cada agente resuelve una parte concreta del proceso de facturación médica. Uno recibe y normaliza el legajo sin importar el formato del prestador. Otro identifica al médico interviniente cruzando firma y sello contra la base institucional. Un tercero interpreta procedimientos quirúrgicos y protocolos de anestesia. Otro estandariza obras sociales y prestadores con búsqueda vectorial contra los catálogos de la asociación. Y el último sugiere los códigos del nomenclador más probables entre 1.700 opciones, con score de confianza. El equipo humano deja de transcribir y valida con contexto, legajo a legajo.

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