En alianza con BeOnUp, Sinconecta desarrolla agentes de IA de AWS para el sector salud

Sinconecta Saúde fue creada hace ocho años con el objetivo de desarrollar una solución digital intuitiva y sencilla, enfocada en el segmento hospitalario. Así nació Sinc.Care, un sistema web diseñado para cubrir las necesidades asistenciales, operativas y administrativas de los hospitales, optimizando la gestión de información interna y externa. Hoy la plataforma se divide en dos frentes: el asistencial, orientado a la gestión de información clínica; y el administrativo, que integra de forma transparente todos los datos de gestión hospitalaria.

El director de producto y tecnología de Sinconecta, Bruno Casella Amorim, explica que la plataforma es utilizada actualmente por más de 80 hospitales y que, desde la fundación de la compañía, cuenta con el soporte del socio AWS BeOnUp para mantener su entorno en la nube de AWS. “La cercanía con AWS y BeOnUp nos llevó a conversar sobre cómo podríamos aprovechar la inteligencia artificial en nuestra plataforma, generando beneficios para nuestros clientes”, afirma.

El ejecutivo comenta que la empresa ya venía desarrollando su propia IA generativa, llamada EternIA, y que, en conjunto con BeOnUp, decidió impulsar algunos casos de uso. Inicialmente se desarrollaron chatbots en dos frentes: el primero, utilizando un repositorio de información del sistema para sustituir la consulta a manuales por preguntas y respuestas directas; y el segundo, con la creación de un asistente médico capaz de listar síntomas y, a partir de ellos, sugerir diagnósticos y tratamientos.

El cofundador de BeOnUp, Marlon Mitidieri, recuerda que las conversaciones con Sinconecta surgieron en un momento en que la empresa iniciaba un esfuerzo conjunto con AWS para difundir el uso de IA generativa entre sus clientes. “Vimos que era posible crear un chat basado en Amazon Bedrock, al que se pudiera acceder como agente auxiliar utilizando los contenidos generados por ellos”, explica, señalando que ambos proyectos fueron desarrollados y puestos en operación a lo largo de 2025 utilizando servicios como AWS Lambda y Amazon API Gateway.

Sobre el primer agente, Amorim explica que la plataforma atiende hospitales que funcionan 24/7, muchos de ellos con alta rotación de profesionales. “Por eso pensamos en un chatbot que aprovechara todo el repositorio de información del sistema, permitiendo que los colaboradores formulen preguntas y reciban respuestas directas, sin necesidad de consultar manuales”, dice, recordando que hoy la herramienta también puede procesar videos, convirtiéndolos en fuentes adicionales de respuestas.

Llamado Medical Assistant, el segundo chatbot permite a los profesionales de la salud (médicos y enfermeros) listar ciertos síntomas y recibir como respuesta sugerencias de diagnóstico y medicamentos. “Muchos médicos – principalmente los de guardia – lo utilizan con frecuencia. Incorporamos allí los procedimientos estándar para médicos y enfermeros”, comenta, mencionando también la creación de un piloto para asistir a médicos residentes. “Aquí usamos bases de referencia oficiales y abiertas – procedimientos, dosis, prospectos de medicamentos, etc. – y lo condensamos todo para que el chatbot pueda responder sin necesidad de abrir documentación”, explica.

Amorim cuenta que los dos chatbots basados en IA entraron en operación en abril de 2025. Incluso con pocos meses de funcionamiento, han demostrado una serie de beneficios para los usuarios. Actualmente, las herramientas están disponibles en aproximadamente 80 hospitales, que reúnen a más de 5.000 médicos.

El ejecutivo destaca que, con el uso del chatbot, Sinc.Care logró aumentar los casos resueltos en el primer contacto, eliminando la necesidad de consultar manuales o escalar a consultores. Por su parte, Medical Assistant ha ido ganando la confianza de los profesionales de la salud, siendo utilizado más de 10.000 veces en los primeros meses de operación.

El éxito de estas dos soluciones llevó al desarrollo de una tercera, llamada Anamnesis Assistant, que se encuentra en fase de pruebas. Amorim explica que el profesional de la salud, al recibir al paciente, realiza la anamnesis, es decir, el registro de los relatos sobre su problema, a partir de lo cual se definen los procedimientos siguientes.

“Creamos este asistente que graba la descripción del paciente. El sistema transcribe la conversación, descarta temas irrelevantes e identifica quién es el médico y quién es el paciente. Esa transcripción se procesa y se devuelve en forma de resumen para el médico. Además, la IA también ofrece sugerencias de procedimientos a seguir, en caso de que el médico lo solicite”, detalla, recordando que, antes de entrar en pruebas, el chatbot pasó por simulaciones con el director clínico para ajustar el lenguaje y las respuestas. “Aunque todavía esté en pruebas, esta solución nos entregó efectividad en las sugerencias en 1.000 casos consultados”, celebra.