Decision Intelligence Co. — Demo Privado para CCSS

El Decision Intelligence Loop
aplicado a la crisis de listas de espera

Una vista previa de cómo convertimos los datos que la CCSS ya tiene —EDUS, compromisos de gestión, agendas— en decisiones que mueven la aguja en semanas.

Datos públicos actualizados a abril 2026. Fuentes: Gerencia Médica CCSS, Auditoría Interna, Teletica, Observador CR.

Total en lista de espera
0
personas aguardando atención
Espera promedio — especialista
567 días
1 año y 7 meses promedio
Muertes en lista de espera
0
entre 2023–2025 · ~8 por día
Horas médicas perdidas
85,000+
por renuncia de especialistas
⚠ El problema detrás del problema
Utilización quirúrgica estimada~68–72%
Horas médicas aprovechadas vs. disponibles~73%
Consistencia en priorización clínica de agenda~47%

El problema no es solo de capacidad — es de inteligencia operacional. La CCSS tiene más datos que la mayoría de sistemas de salud de la región. El déficit es en cómo se usan para tomar decisiones.

Nuestra metodología convierte datos clínicos y operativos en un ciclo continuo de mejora. Cada vuelta del loop produce decisiones más precisas.

🗄️
Extracción & Limpieza
🔬
Análisis Diagnóstico
🤖
Modelos Predictivos
📊
Tablero de Decisión
🔄
Implementación & Retro
Conectamos con EDUS, compromisos de gestión, registros de agendas y datos de Gerencia Médica. Sin reemplazar sistemas existentes.
3–4 semanas
Desde acceso a datos hasta primer tablero operativo
Ninguna
Trabajamos sobre los datos y sistemas que la CCSS ya tiene

Ajuste los parámetros y vea el impacto estimado en tiempo real. Modelo basado en datos públicos de la CCSS.

68%
Actual estimado: 68% · Benchmark internacional: 85–90%
68% (hoy)80%92%
180 días
1 mes6 meses12 meses
0
cirugías adicionales estimadas
0%
reducción lista de espera quirúrgica
$0
nueva infraestructura requerida

* Modelo ilustrativo. Supone tasa quirúrgica de 186 cirugías/día (base CCSS 2024), captura del 80% de mejora en utilización. Los resultados reales dependen de análisis detallado de los datos internos de la CCSS.

No llegamos con promesas genéricas. Estos son proyectos ejecutados.

HCA Healthcare / Memorial Health University Medical Center — EE.UU. ~$1M / año

Modelo predictivo de duración quirúrgica con XGBoost (RMSE 84 min, R² 0.43) que identificó capacidad de quirófano recuperable sin nueva infraestructura. Presentado a CEO como business case con ROI cuantificado.

Secretaría de Salud del Valle del Cauca — Cali, Colombia Dashboard en vivo

Simulador de impacto ante crisis de EPS + análisis de capacidad instalada de red de salud pública. Desplegado en producción para presentación ante el Dr. Germán Escobar, Secretario de Salud de Santiago de Cali.

Revisión sistemática — Publicación indexada 18 estudios

Revisión sistemática sobre analgesia post-cesárea (TAP blocks) completada con metodología PRISMA. Credencial de rigor académico en investigación clínica aplicada.

01
Diagnóstico express — 2 semanas
Análisis de una muestra de datos del EDUS + compromisos de gestión para cuantificar oportunidades concretas.
02
Prototipo de tablero de decisión
Entrega de un dashboard funcional con 3–5 KPIs accionables para la Gerencia Médica. Sin costo.
03
Business case con cifras reales
Estimación de ROI basada en los datos de la CCSS, no en benchmarks genéricos.
¿Tiene sentido una conversación de 20 minutos?

Si después de explorar este demo hay algo que resuena, mi única solicitud es una videollamada con el Máster Monge Vargas para evaluar si tiene sentido presentar una propuesta formal a la Presidenta Ejecutiva Taylor Hernández.

La nueva administración que asume el 8 de mayo tendrá el mandato de mostrar resultados. Esa ventana es estrecha.

Solicitar videollamada →

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