Analítica de desempeño para certificaciones médicas
Banco de Previsión Social fortalece control, monitoreo y adopción de la Historia Clínica Electrónica
Desafío
El Banco de Previsión Social del Uruguay necesitaba contar con una visión integral sobre la gestión de certificaciones médicas y el nivel de adopción de la Historia Clínica Electrónica Nacional por parte de los prestadores de salud.
La información se encontraba distribuida y no permitía evaluar con claridad desempeño, uso del sistema ni oportunidades de mejora. Era necesario transformar datos operativos en indicadores confiables para la toma de decisiones.
Solución
Diseñamos e implementamos una solución de analítica de negocio y gobierno de datos que transforma información operativa de certificaciones médicas en indicadores confiables para la gestión.
La herramienta permite evaluar la adopción del sistema HCEN, analizar el desempeño de los prestadores y contar con métricas comparables para auditoría y toma de decisiones ejecutivas.
La solución establece un marco de medición consistente que habilita seguimiento continuo, transparencia y mejora sostenida en el tiempo.
2
Cantidad de certificaciones anuales analizadas
1.4
Cantidad de personas certificadas en un año
360
Visión de una certificación
beneficios
El valor detrás de la solución.
Monitoreo y auditoría centralizada
Gestión integral de certificaciones médicas a partir de datos consolidados.
Análisis comparativo
Benchmarking para identificar brechas y oportunidades de mejora.
Acceso ágil a información clave
Datos detallados y resumidos para optimizar decisiones.
METODOLOGÍA
El proyecto se abordó con un enfoque estructurado y colaborativo, integrando equipos de negocio y tecnología del BPS junto a especialistas de Quanam. Desde el inicio, se alinearon objetivos estratégicos, criterios de priorización y métricas de efectividad para asegurar impacto real en la gestión.
Se diseñó una arquitectura de datos integrada, capaz de consolidar múltiples fuentes internas y externas en un repositorio unificado, garantizando consistencia, trazabilidad y escalabilidad. Sobre esta base se desarrollaron modelos analíticos y predictivos, identificando patrones de comportamiento y priorizando casos con mayor probabilidad de irregularidades.
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