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Success stories

Mamotest es una empresa argentina que utiliza la tecnología para facilitarles a las mujeres el acceso a sus estudios de rutina, sin importar su lugar de residencia. Desde sus 13 centros de salud, brinda apoyo tanto al sector público como al privado al proveer estudios mamarios para el telediagnóstico:  mamografías digitales y 3D, ecografías mamarias y biopsias por estereotaxia. Mamotest se comunicó con Arbusta en busca de una solución integral a un gran problema: sus más de 200 mil resultados médicos, vitales para la detección temprana y el tratamiento del cáncer de mama, estaban almacenados en dos softwares distintos. Necesitaban unificar sus bases de datos con urgencia.

Nuestro equipo de Data Services comenzó a estructurar y reclasificar la información que estaba almacenada en dos fuentes distintas. Así, pudo extraer datos clave de cada estudio con el fin de catalogarlos según el estándar definido. Para agilizar el proceso, sumamos un equipo de Arbusta especializado en automatización, lo que permitió optimizar los tiempos de entrega y la calidad del proceso. El resultado: normalizamos un total de 5 teras de información contenida en más de 7.000 carpetas. Hoy en día, esa base de datos integrada alimenta un modelo piloto de inteligencia artificial que permite marcar zonas de riesgo y estudios que requieren revisiones urgentes por parte del médico. 

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El desafío

La solución

Facilitamos la toma de decisiones de los médicos al brindarles un acceso rápido y seguro a los archivos en una sola fuente de información.

Potenciamos la misión de Mamotest

Limpiamos, clasificamos y estandarizamos más de 7.000 carpetas con 5 teras de información que estaba dispersa en dos softwares distintos.

Normalizamos los datos

Esto incluyó el renombrado, movimiento de archivos y autocompletado de planillas.

Automatizamos tareas

Al incorporar la automatización, pasamos de normalizar 300 estudios por semana a 700 por semana.

Agilizamos procesos

Integramos más de 200 mil estudios mamarios en el servidor de Mamotest, lo que facilitó el acceso a diagnósticos y tratamientos oportunos.

Optimizamos los diagnósticos

Alimentamos el modelo de inteligencia artificial de Mamotest, el cual marca zonas de riesgo y estudios que ameritan revisión urgente.

Impulsamos el aprendizaje IA

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Resultados clave

Descubre cómo normalizamos más de 200 mil estudios de telemamografías que estaban dispersos en dos softwares diferentes.

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Learn how we standardized 200,000 telemammography study results that were scattered across two different software systems.

Success Story: Mamotest

Caso de éxito: Mamotest

Swiss Medical Group, un grupo de empresas dedicado a la protección de las personas, brinda servicios de medicina privada, seguros, ART, entre otros, a más de 1 millón de asociados en Argentina. Debido a su gran alcance, en 2022 la organización nos planteó la necesidad de encontrar una solución a una problemática que aqueja a numerosas compañías alrededor del mundo: la escasez de talento IT. Swiss Medical Group estaba en la búsqueda de nuevos programadores que pudieran integrarse fácilmente a sus equipos de desarrollo para trabajar en diferentes productos digitales de sus sistemas de negocio. Para ello, solicitó nuestro servicio “Jumps”, un programa que nos permite formar equipos con las habilidades técnicas y socioemocionales que requieren nuestros clientes.


En Arbusta, implementamos el programa de aceleración de talentos “Jumps”, que consiste en reclutar jóvenes, sin experiencia previa y con gran potencial, para capacitarlos en los _skills_ que necesitan las empresas. Comenzamos el plan de entrenamiento con un grupo de 5 personas al cual le brindamos: sesiones sobre el sistema de la organización, formación en “desarrollo full stack”, metodologías ágiles y competencias socioemocionales clave como liderazgo, comunicación asertiva e inteligencia emocional. Además, incluimos proyectos de práctica. En pocos meses, los nuevos talentos aprobaron las evaluaciones del cliente y se incorporaron efectivamente al equipo de programadores de la empresa.

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Preparamos a 5 jóvenes que se sumaron a reforzar el equipo de programadores de SMG.

Capacitamos talento a medida

Preparamos a los nuevos talentos en el sistema propio de SMG, así como en diferentes lenguajes de programación y metodologías ágiles.

Desarrollamos habilidades técnicas

Les brindamos apoyo técnico y emocional a los nuevos talentos durante todo el proceso de incorporación a la organización.

Asumimos el onboarding

Los nuevos programadores adquirieron competencias socioemocionales que les permitieron incorporarse fácilmente al entorno laboral de SMG.

Entrenamos habilidades blandas

Al desarrollar talento joven que recién comienza su recorrido en tecnología y que podría crecer dentro de la nómina de SMG.

Aportamos diversidad a sus equipos

Los jóvenes que se sumaron a SMG estaban deseosos por comenzar sus carreras en tecnología y desplegar todo su potencial en la empresa.

Potenciamos la retención en IT

Logros clave

Capacitamos programadores para que pudieran sumarse al equipo de este grupo de empresas líder en el mercado de salud.

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Caso de éxito: Swiss Medical

Mercado Libre es una plataforma de comercio y pagos electrónicos que opera en más de 18 países de Latinoamérica. En ella, interactúan casi 73 millones de personas, entre compradores y vendedores. Solo en 2020, generó el envío de 1,7 millones de paquetes por día y sumó 57 millones de nuevos usuarios. La empresa ha logrado posicionarse como líder en la región por garantizar un ecosistema confiable para los usuarios. Sin embargo, el creciente volumen de datos e intercambios en el marketplace hizo que recurriera a Arbusta: Mercado Libre necesitaba un equipo externo que pudiera mejorar el etiquetado de imágenes y textos para ayudar a su modelo de Machine Learning a evitar fraudes y verificar la calidad de las transacciones.

Nuestro equipo de Machine Learning Training asumió el entrenamiento manual del modelo supervisado de Mercado Libre para ayudarlo a ser cada vez más preciso en la detección de fraudes e irregularidades. Comenzó un proceso de etiquetado manual de las imágenes y textos de la plataforma con el fin de ayudar al algoritmo a verificar: si los logos eran originales o no (image annotation), si las publicaciones infringían políticas de falsificaciones o artículos prohibidos (fakes), si la información que los vendedores brindaban a los compradores era verídica y si los campos de texto de cada publicación habían sido completados correctamente.

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Al delegarnos estas tareas, Mercado Libre redujo la carga operativa de su equipo de ciencia de datos y tecnología.

Asumimos el trabajo manual

Destinamos un equipo exclusivamente al etiquetado, lo que facilitó el ingreso de un gran volumen de datos al modelo de IA de Mercado Libre.

Mejoramos el aprendizaje IA

En el primer Q de 2021, se triplicó la cantidad de irregularidades identificadas.

Mayor detección

Ahora Mercado Libre tiene un dataset de mayor tamaño y calidad para el entrenamiento de su modelo de Machine Learning.

Escalamos el etiquetado

Descubre cómo optimizamos la detección de fraudes e irregularidades en la plataforma y entrenamos su modelo de Machine Learning.