
Agentforce de Ciencias de la salud
Desarrolle relaciones más sólidas con pacientes, proveedores y socios, tanto en el plano clínico y médico, como en el comercial, con Agentforce para las Ciencias de la salud.
Desarrolle relaciones más sólidas con pacientes, proveedores y socios, tanto en el plano clínico y médico, como en el comercial, con Agentforce para las Ciencias de la salud.
Agentforce para las Ciencias de la salud es una solución de IA de agentes basada en una plataforma totalmente unificada. Abre la puerta a que las organizaciones farmacéuticas y de tecnología médica puedan transformar las interacciones clínicas, médicas y comerciales a escala, de la mano de agentes de IA diseñados para abordar las necesidades únicas del sector de las ciencias de la salud.
Amplio conocimiento sobre las tareas propias del sector que deben realizar las empresas de ciencias de la salud.
Datos sectoriales estructurados y no estructurados de todas las fuentes, armonizados para cada contexto y utilizados en los modelos de datos del sector sanitario y de ciencias de la salud.
En Life Sciences Cloud, se incorporan acciones específicas del sector que responden a las necesidades de los perfiles de ciencias de la salud.
Se integra fácilmente con datos de la plataforma y de terceros para conectar datos sanitarios y dispositivos médicos dispares.
Automatice las tareas manuales y aumente la productividad de los empleados de atención al paciente, así como la adherencia de los pacientes, con Agentforce. Los representantes humanos ahora pueden trabajar en colaboración con los agentes de IA para verificar las prestaciones, así como supervisar y mejorar los resultados generales de los pacientes.
Acelere los ensayos y evite retrasos en la planificación y el reclutamiento con la inscripción de pacientes, el análisis de estudios, la selección de centros y la puesta en marcha asistidos por IA.
Optimice las interacciones, tanto en el plano clínico y médico, como en el comercial. Con Agentforce, puede crear rápidamente agentes utilizando una gran cantidad de datos, procesos y funcionalidades del sector.
IA prediseñada para su sector
Comience a utilizar rápidamente la IA para las Ciencias de la salud sin tener que desarrollarla desde cero.
Herramientas sin apenas código para una personalización rápida
Cree y personalice rápidamente agentes de IA con un generador con poco código basado en la IA
Seguridad de datos integrada
Aproveche las ventajas de Einstein Trust Layer para respetar la privacidad y la seguridad de los datos, y cumplir con normativas específicas del sector como la HIPAA.
Pruebe Life Sciences Cloud 30 días gratis. Sin tarjeta de crédito. Sin instalaciones.
Denos más información para que la persona adecuada pueda contactar con usted lo antes posible.
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Los agentes de IA para el sector de las ciencias de la salud son sistemas de IA diseñados para trabajar junto con los humanos en la realización de una amplia gama de tareas propias del sector, desde el análisis de datos genómicos complejos y la predicción de la evolución de enfermedades hasta la optimización de ensayos clínicos. Al recurrir al aprendizaje automático y a algoritmos avanzados, los agentes de IA pueden procesar e interpretar grandes cantidades de datos de ciencias de la salud con alta precisión y velocidad, lo que mejora significativamente la eficiencia y la eficacia de las prácticas de investigación y atención sanitaria. Son especialmente valiosos por su capacidad para integrar diversas fuentes de datos, aprender continuamente de la información nueva y proporcionar información práctica personalizada, lo que en última instancia contribuye a intervenciones médicas más innovadoras y adaptadas.
La IA de agentes diseñada para el sector de las ciencias de la salud está formada por sistemas de inteligencia artificial que actúan de forma autónoma y toman decisiones por sí mismos. Estos sistemas están diseñados para realizar tareas específicas y resolver problemas en el dominio de las ciencias de la salud, como el descubrimiento de fármacos, la genómica y la medicina personalizada. La IA de agentes puede operar con cierto grado de independencia, ya que aprende de los datos y es capaz de adaptarse a nuevas situaciones. Por ello es especialmente útil en los entornos tan complejos y dinámicos de la investigación y la atención sanitaria. Por ejemplo, la IA de agentes puede utilizarse para analizar grandes conjuntos de datos genómicos o predecir los resultados de los pacientes en función de sus datos de salud. Este enfoque tiene por objeto mejorar la eficiencia y la eficacia de las investigaciones y las aplicaciones en el sector de las ciencias de la salud.
Los agentes de IA aplicados a las ciencias de la salud aportan numerosas ventajas, como el aumento de la eficiencia y la velocidad en el tratamiento y el análisis de grandes conjuntos de datos en comparación con los humanos; algo crucial para el descubrimiento de fármacos y otras tareas del proceso de investigación. Además, ofrecen una gran exactitud y precisión, lo que reduce el riesgo de errores humanos en áreas críticas como la genómica y la medicina personalizada, donde pequeños errores pueden tener consecuencias importantes. Al automatizar las tareas repetitivas, los agentes de IA ayudan a reducir los costes y a optimizar los recursos, lo que permite a los investigadores centrarse más en la iteración y la innovación. Estos agentes tienen también la capacidad de integrar datos de múltiples fuentes y analizarlos, gracias a lo cual proporcionan información predictiva para tomar decisiones fundamentadas y gestionar los riesgos de los ensayos clínicos y el desarrollo de fármacos.
La IA de agentes en las ciencias de la salud se utiliza de muchas maneras importantes. Por ejemplo, ayuda a acelerar el proceso de búsqueda de nuevos fármacos mediante la identificación y creación automática de posibles candidatos. También analiza grandes cantidades de datos genéticos para encontrar vínculos entre genes y enfermedades, lo que puede llevar a tratamientos más personalizados. En los hospitales, estos agentes de IA pueden predecir cómo podría evolucionar una enfermedad y la eficacia de un tratamiento, con lo que se consigue mejorar la atención al paciente. Los agentes de IA pueden hacer que los ensayos clínicos sean más eficientes al seleccionar a los pacientes adecuados y aprovechar la gestión de datos clínicos para garantizar que los ensayos cuenten con los datos más fiables y de mayor calidad de modo que se pueda realizar un seguimiento de los resultados en tiempo real.
Agentforce para las Ciencias de la salud es una solución de IA de agentes basada en una plataforma totalmente unificada. Abre la puerta a que las organizaciones farmacéuticas y de tecnología médica puedan transformar las interacciones clínicas, médicas y comerciales a escala, de la mano de agentes de IA diseñados para abordar las necesidades únicas de la industria de las ciencias de la salud. Integra sin problemas datos sanitarios estructurados y no estructurados procedentes de múltiples fuentes y dispositivos portátiles para obtener una vista completa del paciente que puede acelerar el desarrollo de fármacos y personalizar la atención médica.
Con Agentforce para las Ciencias de la salud, es posible desarrollar rápidamente agentes desde cero utilizando una gran cantidad de datos, procesos y funcionalidades del sector sanitario y de ciencias de la salud. Estos agentes aprovechan las ventajas de Einstein Trust Layer relativas a la privacidad y la seguridad de los datos y al cumplimiento de normativas específicas del sector como la HIPAA. Agentforce puede ayudar a acelerar ensayos y evitar retrasos en la planificación y el reclutamiento con la inscripción de pacientes, el análisis de estudios, la selección de centros y la puesta en marcha asistidos por IA. También puede automatizar tareas manuales y mejorar la productividad de los servicios al paciente, ayudando a los representantes humanos a verificar los prestaciones, supervisar la adherencia de los pacientes y mejorar sus resultados generales.
Descargo de responsabilidad: Las funcionalidades de Agentforce prediseñadas de Salesforce se mejoran constantemente a partir de los comentarios de los clientes y es posible que no reflejen la información real del producto. Es posible que las soluciones no estén disponibles actualmente, que no se entreguen a tiempo o que nunca se lleguen a entregar. Los clientes deben tomar decisiones de compra basadas en las soluciones que están disponibles actualmente.