ASHO, premiada como referente en codificación mediante inteligencia artificial en el 17º Congreso AMACC


ASHO, premiada como referente en codificación mediante inteligencia artificial en el 17º Congreso AMACC

La empresa líder en codificación clínica ASHO ha sido designada ganadora del challenge celebrado en el marco del encuentro nacional dedicado a la Codificación Clínica y Auditoría Clínica, organizado por la Asociación de Médicos y Codificadores Clínicos (AMACC).

El evento reunió este fin de semana a profesionales, expertos y empresas del sector sanitario para abordar los principales retos actuales en torno a la calidad de la codificación clínica, la auditoría sanitaria, el uso de datos clínicos en la gobernanza asistencial y las oportunidades que plantea la inteligencia artificial (IA) aplicada a estos procesos.

En este contexto, ASHO resultó ganadora del challenge que AMACC organiza y en el que competía con otras compañías de relevancia del sector, entre ellas Solventum y Priberam, además de otras empresas especializadas.

Ruth Cuscó, directora gerente de ASHO: "Este reconocimiento es un impulso fundamental para todo el equipo y una confirmación del trabajo constante de ASHO para mejorar la calidad, la precisión y el valor estratégico de la codificación clínica".

La participación de ASHO en el encuentro nacional organizado por AMACC refleja el compromiso de la empresa líder en codificación clínica con la excelencia técnica y la mejora continua en el sector sanitario, así como su interés por impulsar modelos de gestión más eficientes basados en datos de calidad.

"La codificación clínica y la auditoría son esenciales para la transformación del sistema sanitario. Incorporar innovación y herramientas basadas en inteligencia artificial no es solo una oportunidad tecnológica, sino una responsabilidad para garantizar decisiones fiables y de calidad", concluye Cuscó.

Además, la compañía reafirma su apuesta por colaborar con instituciones, profesionales y administraciones sanitarias para seguir fortaleciendo la calidad del dato clínico.

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