Cómo EviMed impulsa los conocimientos de atención médica basados en IA con la búsqueda vectorial escalable de Zilliz Cloud
30 %
reducción de los costos internos de operación y mantenimiento del sistema
8 %
aumento en la velocidad de respuesta al cliente
10 %
mejora en la precisión de los resultados de búsqueda
Simplicidad Plug-and-Play
minimiza la sobrecarga de desarrollo y DevOps
After integrating Zilliz Cloud vector database service, our system performance has significantly improved. During implementation, the Zilliz Cloud expert team provided excellent support and assistance, giving our EviMed platform a strong competitive advantage in the industry.
Dr. Zeyuan Wang
Acerca de EviMed
EviMed es una empresa de tecnología sanitaria dedicada a empoderar a los profesionales médicos con soluciones impulsadas por IA. Su plataforma aprovecha el big data y la inteligencia artificial para apoyar la toma de decisiones clínicas, la investigación médica, la educación y la gestión sanitaria. Al ofrecer conocimientos médicos y recomendaciones de tratamiento en tiempo real y basados en evidencia, EviMed permite a los médicos tomar decisiones más rápidas y mejor informadas en el punto de atención. La plataforma también simplifica los flujos de trabajo de investigación al analizar grandes volúmenes de literatura médica, lo que la convierte en una herramienta indispensable para investigadores y educadores. Para los administradores sanitarios, EviMed proporciona información basada en datos que respalda una gestión y un desarrollo de políticas más eficaces.
Hasta la fecha, EviMed ha respaldado a más de 300 grandes hospitales terciarios, ha facilitado más de 13 millones de búsquedas de conocimiento médico y sesiones de preguntas y respuestas clínicas, y ha contribuido a la generación de más de 800,000 piezas de contenido médico. Con la misión de mejorar la precisión, la eficiencia y los resultados médicos, EviMed está transformando la forma en que los profesionales sanitarios acceden y aplican el conocimiento médico a lo largo de todo el continuo de atención.
Desafíos: Navegar las complejidades del conocimiento médico a escala
La industria sanitaria es inherentemente compleja: se caracteriza por una enorme asimetría de información, sistemas de terminología especializada y dominios de conocimiento altamente fragmentados. Para EviMed, estos desafíos se amplificaron por su misión de ofrecer respuestas rápidas y basadas en evidencia a escala.
EviMed había creado una amplia base de datos de conocimiento médico con más de 350 millones de entradas, lo que la convierte en una de las más completas de la industria. Sin embargo, la escala y profundidad de estos datos introdujeron varios cuellos de botella técnicos:
Resultados de búsqueda inexactos o incompletos: Los métodos tradicionales de búsqueda de texto completo tenían dificultades para manejar los matices del lenguaje médico. Con límites de palabras clave vagos y terminología superpuesta, a menudo era difícil encontrar los resultados más relevantes. Los usuarios se encontraban con frecuencia con problemas de precisión y exhaustividad de búsqueda, lo que generaba insatisfacción y quejas sobre la cobertura limitada.
Limitaciones de rendimiento y fiabilidad: La infraestructura existente no podía ofrecer de forma constante el rendimiento de baja latencia y alta fiabilidad necesario para los entornos clínicos, donde los segundos importan. Como resultado, las operaciones de búsqueda a menudo eran lentas o inestables.
Preocupaciones de escalabilidad y costos: Con el crecimiento continuo del negocio, EviMed necesitaba una solución que pudiera escalar elásticamente para gestionar las crecientes demandas de almacenamiento y recuperación de vectores sin incurrir en gastos operativos desorbitados.
Soporte para tipos de búsqueda avanzados: Sus casos de uso requerían más que una simple búsqueda de vectores densos. La plataforma necesitaba admitir búsqueda de vectores densos y dispersos, así como consultas híbridas de palabras clave y vectores, para capturar toda la gama de semántica médica.
Requisitos de compatibilidad técnica: La infraestructura backend de EviMed dependía en gran medida de Java, por lo que la nueva solución también debía ofrecer un sólido soporte de Java SDK para una integración fluida.
Como lo expresó el Dr. Zeyuan Wang, CEO de EviMed: “Cómo buscar el conocimiento médico más preciso y presentarlo de la manera más razonable es el principal desafío técnico al que se enfrenta nuestra plataforma médica.”
¿Por qué elegir Zilliz Cloud?
Tras una evaluación exhaustiva y comunicación con el equipo de Zilliz, EviMed identificó Zilliz Cloud como la solución ideal para sus necesidades. Su decisión se basó en varios factores clave:
Capacidades de búsqueda versátiles: Zilliz Cloud admite diversos mecanismos de búsqueda, incluida la búsqueda de vectores densos, la búsqueda de vectores dispersos y la búsqueda por palabras clave.
Escalabilidad: La plataforma ofrece escalado elástico para respaldar las crecientes necesidades de almacenamiento y búsqueda de vectores.
Eficiencia de costos: Zilliz Cloud implica menores costos operativos en comparación con las alternativas.
Compatibilidad con Java: La solución ofrecía una buena compatibilidad con sus sistemas existentes basados en Java.
Soporte experto: El equipo de expertos de Zilliz Cloud proporcionó un excelente soporte y asistencia en la implementación.
Cómo Zilliz Cloud transformó las operaciones de EviMed
EviMed ha migrado con éxito decenas de millones de datos vectoriales a Zilliz Cloud, impulsando dos de sus módulos de negocio principales:
Búsqueda de conocimiento médico: Acelera el acceso a conocimiento médico relevante y preciso.
Soporte para investigación clínica: Permite la minería y el análisis eficientes de literatura médica, guías y datos farmacéuticos.
Zilliz Cloud se ha convertido en una piedra angular de la plataforma de EviMed, ofreciendo mejoras significativas en rendimiento, inteligencia y escalabilidad en todos los ámbitos.
1. Recuperación de datos más rápida y precisa
Zilliz Cloud mejora drásticamente tanto la velocidad como la precisión de la búsqueda de conocimiento médico de EviMed. Los profesionales sanitarios ahora pueden obtener respuestas a preguntas clínicas más rápido, lo que permite una toma de decisiones más ágil y mejores resultados para los pacientes.
2. Información clínica más profunda mediante minería de datos avanzada
En escenarios como ensayos clínicos y evaluaciones farmacéuticas, Zilliz Cloud permite el análisis vectorial de alta dimensión para extraer información clave de conjuntos de datos complejos —literatura médica, guías de tratamiento e instrucciones de medicamentos—, impulsando la velocidad y la calidad de los resultados de investigación tanto cualitativos como cuantitativos.
3. Proporcionar memoria a largo plazo para agentes de IA
Zilliz Cloud también proporciona una capacidad backend crítica para los módulos de análisis de datos impulsados por IA de EviMed. En lugar de cargar grandes volúmenes de contexto en LLMs —lo cual es costoso e ineficiente—, EviMed utiliza Zilliz Cloud para almacenar y recuperar memoria de formato largo para agentes de IA mediante búsqueda vectorial. Esto no solo admite flujos de trabajo más inteligentes, sino que también reduce significativamente los costes operativos.
4. Compatibilidad y escalabilidad elástica
La compatibilidad inmediata de Zilliz Cloud con Java y su soporte para búsqueda híbrida —incluida la búsqueda vectorial densa, vectorial dispersa y basada en palabras clave— garantizan una integración fluida en la infraestructura existente de EviMed. Su arquitectura totalmente gestionada y nativa de la nube también permite al equipo escalar sin esfuerzo con el crecimiento del negocio.
Beneficios y resultados clave
La implementación de Zilliz Cloud ha aportado beneficios sustanciales para EviMed:
Experiencia del cliente mejorada
aumento del 8% en la velocidad de respuesta al cliente
mejora del 10% en la precisión de los resultados de búsqueda
Eficiencia operativa
reducción del 30% en los costes de operación y mantenimiento del sistema interno
Simplicidad plug-and-play minimiza la carga de desarrollo y DevOps
Capacidades de búsqueda mejoradas
EviMed ha eliminado el problema de "sin resultados de búsqueda" que afectaba a su solución anterior. La terminología médica es diversa, y las enfermedades suelen tener múltiples subgrupos y calificadores. Por ejemplo, una consulta compleja como "adenocarcinoma gástrico avanzado o de la unión gastroesofágica en pacientes tratados previamente con quimioterapia que contiene fluoropirimidina o platino" supondría un desafío para los sistemas tradicionales de búsqueda de texto completo. Las capacidades combinadas de recuperación vectorial y búsqueda de texto completo basada en palabras clave de Zilliz Cloud permiten una búsqueda híbrida que ofrece resultados relevantes de forma constante.
Capacidades de búsqueda superiores
Zilliz Cloud ayudó a eliminar los frustrantes problemas de “no se encontraron resultados” que afectaban a su solución anterior, especialmente en consultas complejas y multifacéticas. Por ejemplo, una búsqueda como:
“Adenocarcinoma gástrico avanzado o de la unión gastroesofágica en pacientes tratados previamente con quimioterapia que contiene fluoropirimidina o platino” abrumaría a los sistemas tradicionales de búsqueda de texto completo.
La búsqueda híbrida de Zilliz Cloud —que combina la búsqueda semántica basada en vectores con la búsqueda de texto completo basada en palabras clave— ofrece resultados altamente relevantes incluso en los contextos clínicos más matizados.
Proporcionar memorias para sus agentes de IA
El módulo de análisis de datos de EviMed se basa en un conjunto de agentes de IA. Introducir toda la información de contexto en modelos de lenguaje grandes sería prohibitivamente costoso. Zilliz Cloud almacena esta información de contexto y la recupera mediante búsqueda vectorial según las necesidades del agente, reduciendo la dependencia del contexto largo de los modelos grandes y disminuyendo los costos de análisis de datos.
De cara al futuro
La colaboración entre EviMed y Zilliz ha posicionado a la plataforma de conocimiento médico para un crecimiento e innovación continuos. Como señala el Dr. Zeyuan Wang, CEO de EviMed: "Después de integrar el servicio de base de datos vectorial Zilliz Cloud, el rendimiento de nuestro sistema ha mejorado significativamente. Durante la implementación, el equipo de expertos de Zilliz Cloud proporcionó un excelente soporte y asistencia, lo que otorgó a nuestra plataforma EviMed una sólida ventaja competitiva en la industria."
Con Zilliz Cloud como base, EviMed continúa avanzando en su misión de hacer que el conocimiento médico sea más accesible y aplicable para los profesionales de la salud de todo el mundo.