Firma nie ma jeszcze żadnych aktywnych ogłoszeń
Informacje o firmie
- NIP 9452233049
- Obszar działalności inny
- Adres firmy Opolska 110, 31-323 Kraków, Polska
- Kim jesteśmy? Polski startup z dziedzieny ubezpieczeń.
- Kogo zatrudniamy? Analitycy Danych Medycznych
- Dlaczego warto z nami pracować? Elastyczne godziny pracy Możliwość pracy na część etatu
O nas
O Firmie
- Startup
- Nasze narzędzia usprawniają obsługę spraw ubezpieczeniowych w sposób automatyczny wyciągając ze skanów dokumentacji medycznej ubezpieczonego informacje o zdarzeniu i na tej podstawie podejmując finalną decyzję ubezpieczeniową
- nasze produkty opierają się o modele LLM, klasyczne modele NLP oraz szereg dodatkowych modeli machine learningowych a nawet Computer Vision (OCR).
- mamy za sobą już pierwsze wdrożenia w polskich towarzystwach ubezpieczeniowych, w najbliższym czasie ta lista poszerzy się o kilka kolejnych
- około 12-osobowy zespół data scientist’ów, programistów, lekarzy i managerów
Jak działa nasze oprogramowanie?
Przykład:. ktoś ma ubezpieczenie NNW w UNIQA i złamał rękę
– zgłasza roszczenie do ubezpieczyciela (załączając skany/zdjęcia dokumentacji medycznej, np. z SOR). Zgłoszenie jest przez system UNIQA automatycznie przesyłane do Minte, żeby ocenić jaki % sumy ubezpieczenia należy wypłacić.
– Oprogramowanie analizuje skany dokumentacji medycznej i rozpoznaje patologie (np. “złamanie z przemieszczeniem nasady dalszej kości przedramienia, zaopatrzone opatrunkiem gipsowym”) a następnie”mapuje” rozpoznane patologie do tabeli uszczerbkowej ubezpieczyciela (ile za co należy się ubezpieczonemu)
– Na koniec liczy ufność wyniku i rekomenduje wysokość automatycznej wypłaty.
Analogicznie dzieje się w innych riderach medycznych. System analizuje ilość dni pobytu w szpitalu, potrafi odróżnić czy hospitalizacja jest z przyczyn urazowych czy chorobowych, potrafi dopasować opis operacji z dokumentacji do definicji operacji zawartych w OWU, czy porównać rozpoznanie poważnego zachorowania z dokumentacji medycznej do definicji tegoż zawartej w OWU.

