Un réseau de la santé del Québec necesitaba saber si la IA podía leer la urgencia clínica de forma confiable — en francés quebequense tan bien como en inglés — antes de comprometerse a construir. Los ingenieros de Ngenium respondieron esa pregunta con buzones de voz totalmente sintéticos, sin información de pacientes.
Prueba de concepto de Fase 0 · datos sintéticos · sin información de pacientesEsta fue una Prueba de concepto de Fase 0: una evaluación de decisión (avanzar o no) construida y calificada sobre un conjunto de buzones de voz bilingües totalmente sintéticos, creado a propósito. Ningún paciente real dejó estos mensajes, no se procesó información de salud protegida y nada de esto se ejecutó contra una cola clínica real.
Demuestra la solución que Ngenium propone entregar. No es un despliegue de producción terminado ni un resultado entregado a un cliente. Cada cifra de esta página lleva esa etiqueta al lado, porque una medición de prueba de concepto y un resultado de producción son afirmaciones distintas y nunca deberían verse iguales.
Cuando el volumen de llamadas llega a su pico, los pacientes pasan al buzón de voz — y esos mensajes se trabajan por orden de llegada, con triaje solo después de que un humano escucha cada uno. Un paciente que describe dolor en el pecho puede quedar detrás de docenas de solicitudes rutinarias de agenda, y nadie puede verlo pasar.
Los tres provenían de una misma causa raíz: el buzón de voz es opaco. La urgencia queda encerrada en un archivo de audio y permanece invisible hasta que alguien lo escucha — así que la priorización, la protección de SLA y la visibilidad para supervisores son imposibles justo en el momento en que importan. La evaluación exigía algo capaz de hacer legible la urgencia en el instante en que llega un mensaje, en cualquiera de los dos idiomas, manteniendo la información del paciente dentro de la red del hospital.
CADENCE se ubica detrás del sistema de buzón de voz Cisco existente, en lugar de reemplazarlo. El mismo código corre alojado para una demostración o completamente local en producción, de modo que los datos de pacientes nunca tienen que salir del hospital.
El trabajo se estructuró de modo que la suposición más riesgosa se probara con datos sintéticos antes de que alguien comprometiera presupuesto para un despliegue clínico. Solo la Fase 00 ha sido entregada.
En la evaluación de Fase 0, cada emergencia sintética fue elevada a Crítico, y las devoluciones de llamada más urgentes se alcanzaron mucho antes que por orden de llegada — evidencia suficiente para avanzar hacia un piloto clínico.
Ejecutar la Fase 0 en la nube permitió a nuestros ingenieros comparar modelos alojados y de pesos abiertos lado a lado, probar la precisión entre idiomas y acentos, y dimensionar el Cisco AI POD y las GPUs — para que el cliente elija el modelo local y el hardware con evidencia y no con conjeturas, antes de comprometer presupuesto.
En el diseño de producción propuesto, todo el pipeline corre en el Cisco AI POD local, de modo que ningún audio, transcripción ni información de pacientes sale del centro de datos del hospital. La prueba de concepto confirmó que un modelo de pesos abiertos iguala al referente alojado con la cercanía suficiente para hacerlo realista.
CADENCE solo prioriza — nunca cierra, descarta ni juzga médicamente un mensaje. Cada clasificación muestra las palabras que la motivaron, y un agente puede recategorizar cualquier mensaje con un clic. La red de seguridad determinista no depende del modelo elegido.
CADENCE se ubica detrás del Cisco Communications Manager y Unity Connection existentes, agregando una capa de priorización con IA a la infraestructura de voz que la red ya posee, y aterrizando la nueva carga de trabajo en un Cisco AI POD.
No. Cada cifra de esta página se midió sobre un conjunto fabricado de buzones de voz sintéticos, sin información de pacientes ni información de salud protegida. Esta fue una prueba de concepto de Fase 0 ejecutada para responder una pregunta de avanzar o no. Es una demostración de capacidad, no un resultado clínico entregado.
No nombramos clientes sin permiso explícito por escrito. Esta prueba de concepto se construyó para una red de salud de Québec que opera un centro de llamadas clínico bilingüe con buzón de voz para pacientes.
No en el diseño de producción propuesto. El pipeline está construido para correr por completo en un Cisco AI POD local, de modo que ningún audio, transcripción ni información de pacientes sale del centro de datos del hospital. La prueba de concepto confirmó que un modelo local de pesos abiertos iguala al referente alojado con la cercanía suficiente para hacerlo realista.
No. CADENCE prioriza mensajes; nunca cierra, descarta ni juzga médicamente ninguno. Una red de seguridad determinista basada en reglas escala a la fuerza las frases de emergencia sin importar lo que diga el modelo, las clasificaciones de baja confianza se marcan para revisión humana, y un agente puede recategorizar cualquier mensaje con un clic. Siempre hay una persona en el circuito.
La demostración está protegida con acceso. Pídanos un recorrido y le mostraremos la cola priorizada, la red de seguridad y la vista de supervisor.