El dato nace en el afiliado, no en la factura
Riesgo poblacional
en tiempo real.
Antes del costo.
Ikovita es la app donde 400.000+ personas construyen su historia de salud. Ikovita for Insurers convierte ese dato consentido —más tus datos de consumo— en estratificación predictiva, alertas accionables y notas técnicas defendibles.
−18%
urgencias evitables
+31%
adherencia en crónicos
D+1
latencia del dato
* Cifras ilustrativas de implementaciones piloto.
DATO QUE YA FLUYE
Historia clínica del afiliadoLaboratorios de redFarmacias · dispensa realTelemedicinaIkko · asistente IATus datos de consumo
01 · EL MODELO
De controlar el costo a gestionar el riesgo.
HOY · MIRANDO HACIA ATRÁS
El costo se gestiona una vez ocurrido
La factura llega 45 días después del episodio.
Las ineficiencias se detectan tarde
Auditoría por muestreo, sobre lo ya pagado.
Dato fragmentado y sin clínica
Sabés qué se facturó, no cómo está el afiliado.
Notas técnicas con supuestos viejos
Pricing sobre cohortes de hace dos años.
02 · MÓDULOS
Seis módulos sobre una misma capa de dato.
Se activan por separado. Comparten identidad de afiliado, terminología y auditoría.
Estratificación de riesgo
Score predictivo por afiliado y cohorte. Riesgo de internación, urgencia evitable y descompensación a 30/90/180 días.
Alertas e intervención
Cola de casos priorizada por impacto económico y clínico, con acción sugerida y devolución al afiliado en la app.
Crónicos y adherencia
Diabetes, HTA y obesidad: dispensa real vs. prescripta, control de metas y brechas de cuidado por programa.
Auditoría y desvíos
Motor de reglas sobre convenio, topes y pertinencia. Prelíquidación y detección automática antes del pago.
Benchmarking de red
Performance de prestadores por casuística ajustada: estancia, reingreso, costo por episodio y variabilidad.
Engagement y pricing
Uso real de la app por cartera, NPS y retención; y evidencia de mundo real para notas técnicas y tarifas.
03 · CÓMO FUNCIONA
Cuatro etapas, un pipeline.
01
Integración de datos
App del afiliado, prestadores, laboratorios, farmacias y tus sistemas de consumo. FHIR R4 y APIs.
02
Motor de riesgo IA
Normalización terminológica, NLP clínico y modelos de riesgo entrenados sobre la cohorte propia.
03
Monitoreo continuo
Dashboard, umbrales por programa y detección de desvíos sobre convenio y pertinencia.
04
Acción automatizada
La intervención vuelve al afiliado: recordatorio, turno, telemedicina o programa. Y queda medida.
04 · IMPACTO
Lo que se recupera cuando el dato llega antes.
Modelo ilustrativo sobre una cartera de 400.000 afiliados.
$3,1M
internaciones evitables redirigidas a ambulatorio
$4,0M
recuperados por re-enrolamiento de crónicos
$2,9M
detectados por auditoría automatizada de desvíos
<12
meses de repago de la implementación
* Cifras ilustrativas. El resultado depende de cartera, red y ejecución.
Estimar tu ROI05 · CASO ILUSTRATIVO
Prepaga regional · 650.000 afiliados
Primeros 12 meses con los módulos de riesgo, crónicos y auditoría activos.
ANTES
Visibilidad limitada del riesgo poblacional
Gestión de costo reactiva, post-factura
Alta variabilidad en utilización y resultados
Sin canal directo con el afiliado
DESPUÉS
−40% de estancia media sobre 90.000 internaciones anuales
−18% de urgencias evitables en cohorte de riesgo alto
+31% de adherencia en el programa de diabetes
$25M+ de ROI en el primer año
06 · DATOS E INTEROPERABILIDAD
HL7 FHIR de punta a punta.
El dato entra y sale en estándar. Sin exportaciones a medida, sin planillas intermedias, sin lock-in de formato: recursos FHIR R4 versionados, terminología normalizada y trazabilidad de consentimiento por afiliado.
Recursos FHIR R4 — Patient, Condition, Observation, MedicationDispense, Encounter, Claim.
Terminología — SNOMED CT, CIE-10, LOINC y ATC con servidor propio.
Consentimiento — recurso Consent por afiliado, revocable y auditable.
Entrega — API REST, bulk export NDJSON y vistas agregadas anonimizadas.
GET /fhir/Patient/9f3c/$risk-summary
{
"resourceType": "RiskAssessment",
"status": "final",
"subject": { "reference": "Patient/9f3c" },
"prediction": [{
"outcome": "Inpatient admission",
"probabilityDecimal": 0.74,
"whenPeriod": "90d"
}],
"basis": ["MedicationDispense", "Observation/hba1c"]
}Agendá una demo con tu propio dato.
Trabajamos sobre una muestra anonimizada de tu cartera y en tres semanas mostramos estratificación real, no una maqueta.
· Sesión técnica de 45 minutos
· Revisión de fuentes y esquema FHIR
· Estimación de impacto sobre tu siniestralidad