Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdics

En el sector farmacèutic, els visitadors mèdics tenen un paper fonamental en la difusió d’informació sobre nous fàrmacs i tractaments als professionals de la salut. Aquests visitadors, fan de pont entre la indústria farmacèutica i els professionals sanitaris, ja que es dediquen a establir relacions...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: Hurtado Postigo, Clara
Tipo de documento: dissertação
Data de publicação:2024
País:España
Recursos:Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya)
Repositório:Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
OAI Identifier:oai:recercat.cat:10256/27558
Acesso em linha:http://hdl.handle.net/10256/27558
Access Level:Acceso aberto
Palavra-chave:Visitadors mèdics
Medical representatives
Schedule -- Data processing
Programació de visites -- Processament de dades
Intel·ligència artificial
Artificial intelligence
id ES_fecacb2b4e161eb8cff80b3b422fc125
oai_identifier_str oai:recercat.cat:10256/27558
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdicsHurtado Postigo, ClaraVisitadors mèdicsMedical representativesSchedule -- Data processingProgramació de visites -- Processament de dadesIntel·ligència artificialArtificial intelligenceEn el sector farmacèutic, els visitadors mèdics tenen un paper fonamental en la difusió d’informació sobre nous fàrmacs i tractaments als professionals de la salut. Aquests visitadors, fan de pont entre la indústria farmacèutica i els professionals sanitaris, ja que es dediquen a establir relacions de confiança amb ells per mantenir-los al dia sobre els beneficis, efectes secundaris i comparatives dels medicaments que promouen amb els altres d’existents. No obstant això, la gestió de les visites és un repte complex a causa de la necessitat de coordinar la seva disponibilitat amb la dels professionals sanitaris, els quals sovint tenen horaris molt atapeïts i limitats per atendre aquests tipus de reunions. Aquestes limitacions fan que la gestió de les agendes sigui un procés manual, tediós i propens a errors, que pot afectar tant l’eficiència operativa com la qualitat de les interaccions amb els professionals de la salut. Davant d’aquest escenari, es fa evident la necessitat de solucions tecnològiques avançades que permetin automatitzar i optimitzar la gestió de les agendes, alliberant els visitadors mèdics de tasques administratives i permetent-los centrar-se en les interaccions de més valor amb els professionals sanitaris. Aquesta necessitat és el punt de partida d’aquest treball, que es proposa desenvolupar un sistema innovador que combini intel·ligència artificial, processament de llenguatge natural i tractament de dades per abordar aquest problema. Partint d’aquesta base, el principal objectiu del treball és dissenyar i implementar una solució que permeti optimitzar la gestió de les agendes dels visitadors mèdics mitjançant l’ús d’un agent capaç de comprendre consultes en llenguatge natural. Aquest sistema ha de ser capaç de captar informació rellevant als professionals sanitaris que té assignats el visitador, així com la disponibilitat actual que té al seu calendari, per generar una programació optimitzada de visites que compleixin un seguit de paràmetres clau. Els objectius específics del treball són: 1. Desenvolupar un agent conversacional basat en LLM: Utilitzar un Gran Model de Llenguatge (Llama-3) per crear un chatbot que entengui i processi sol·licituds complexes dels visitadors mèdics. 2. Integració de dades i sistemes: Crear una arquitectura que integri múltiples fonts de dades, incloent una base de dades Sn zemar informació rellevant sobre els professionals de la salut i l’API de Google Calendar per gestionar la disponibilitat i planificar les visites. 3. Optimització de la planificació de visites: Fer que el LLM generi un algoritme d’optimització que maximitzin l’eficiència de les jornades de treball dels visitadors mèdics, tenint en compte factors com la importància del professional sanitari, la freqüència òptima de visites i les restriccions geogràfiques.9Universitat de Girona. Escola Politècnica SuperiorComas Cufí, Marc2024info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10256/27558http://hdl.handle.net/10256/27558Màster en Ciència de Dadesreponame:Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunyainstname:Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya)CatalánAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:recercat.cat:10256/275582026-05-29T05:05:01Z
dc.title.none.fl_str_mv Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdics
title Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdics
spellingShingle Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdics
Hurtado Postigo, Clara
Visitadors mèdics
Medical representatives
Schedule -- Data processing
Programació de visites -- Processament de dades
Intel·ligència artificial
Artificial intelligence
title_short Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdics
title_full Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdics
title_fullStr Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdics
title_full_unstemmed Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdics
title_sort Agents conversacionals intel·ligents per a visitadors mèdics
dc.creator.none.fl_str_mv Hurtado Postigo, Clara
author Hurtado Postigo, Clara
author_facet Hurtado Postigo, Clara
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Universitat de Girona. Escola Politècnica Superior
Comas Cufí, Marc
dc.subject.none.fl_str_mv Visitadors mèdics
Medical representatives
Schedule -- Data processing
Programació de visites -- Processament de dades
Intel·ligència artificial
Artificial intelligence
topic Visitadors mèdics
Medical representatives
Schedule -- Data processing
Programació de visites -- Processament de dades
Intel·ligència artificial
Artificial intelligence
description En el sector farmacèutic, els visitadors mèdics tenen un paper fonamental en la difusió d’informació sobre nous fàrmacs i tractaments als professionals de la salut. Aquests visitadors, fan de pont entre la indústria farmacèutica i els professionals sanitaris, ja que es dediquen a establir relacions de confiança amb ells per mantenir-los al dia sobre els beneficis, efectes secundaris i comparatives dels medicaments que promouen amb els altres d’existents. No obstant això, la gestió de les visites és un repte complex a causa de la necessitat de coordinar la seva disponibilitat amb la dels professionals sanitaris, els quals sovint tenen horaris molt atapeïts i limitats per atendre aquests tipus de reunions. Aquestes limitacions fan que la gestió de les agendes sigui un procés manual, tediós i propens a errors, que pot afectar tant l’eficiència operativa com la qualitat de les interaccions amb els professionals de la salut. Davant d’aquest escenari, es fa evident la necessitat de solucions tecnològiques avançades que permetin automatitzar i optimitzar la gestió de les agendes, alliberant els visitadors mèdics de tasques administratives i permetent-los centrar-se en les interaccions de més valor amb els professionals sanitaris. Aquesta necessitat és el punt de partida d’aquest treball, que es proposa desenvolupar un sistema innovador que combini intel·ligència artificial, processament de llenguatge natural i tractament de dades per abordar aquest problema. Partint d’aquesta base, el principal objectiu del treball és dissenyar i implementar una solució que permeti optimitzar la gestió de les agendes dels visitadors mèdics mitjançant l’ús d’un agent capaç de comprendre consultes en llenguatge natural. Aquest sistema ha de ser capaç de captar informació rellevant als professionals sanitaris que té assignats el visitador, així com la disponibilitat actual que té al seu calendari, per generar una programació optimitzada de visites que compleixin un seguit de paràmetres clau. Els objectius específics del treball són: 1. Desenvolupar un agent conversacional basat en LLM: Utilitzar un Gran Model de Llenguatge (Llama-3) per crear un chatbot que entengui i processi sol·licituds complexes dels visitadors mèdics. 2. Integració de dades i sistemes: Crear una arquitectura que integri múltiples fonts de dades, incloent una base de dades Sn zemar informació rellevant sobre els professionals de la salut i l’API de Google Calendar per gestionar la disponibilitat i planificar les visites. 3. Optimització de la planificació de visites: Fer que el LLM generi un algoritme d’optimització que maximitzin l’eficiència de les jornades de treball dels visitadors mèdics, tenint en compte factors com la importància del professional sanitari, la freqüència òptima de visites i les restriccions geogràfiques.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10256/27558
http://hdl.handle.net/10256/27558
url http://hdl.handle.net/10256/27558
dc.language.none.fl_str_mv Catalán
language_invalid_str_mv Catalán
dc.rights.none.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv Màster en Ciència de Dades
reponame:Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
instname:Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya)
instname_str Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya)
reponame_str Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
collection Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869425716435615744
score 15,81155

Registros relacionados