La razón casi siempre es la misma: los datos. Los hospitales tienen datos, pero en formatos inconsistentes, con vocabularios diferentes, sin estructurar, mezclados con notas de texto libre, con errores de captura y sin el etiquetado clínico que un modelo de machine learning necesita para aprender.
El 80% del esfuerzo de un proyecto de IA clínica se va en preparar los datos — y la mayoría de los equipos no tienen esa capacidad interna.
Datos fragmentados en múltiples sistemas sin un estándar común, está en texto libre (notas médicas, reportes de patología)
Generan algoritmos incorrectos por datos de entrenamiento sesgados o incompletos.
Combinamos nuestra infraestructura FHIR de estandarización de datos con capacidades de NLP clínico, etiquetado supervisado por médicos y pipelines de MLOps para entrega de datos en los formatos exactos que cada plataforma de IA requiere.
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Sumar tecnología de punta y problemas reales en el sector Salud.
Extracción automática de información clínica de notas médicas en español, inglés y portugués: diagnósticos, medicamentos, procedimientos, signos vitales, antecedentes. Utilizamos modelos de lenguaje especializados en salud (BiomedBERT, ClinicalBERT, modelos propios entrenados en terminología latinoamericana) para transformar texto libre en recursos FHIR estructurados con más del 94% de precisión.
Plataforma de anotación con interfaz diseñada para flujos de trabajo médicos. Equipo de médicos especializados disponible para supervisar y validar etiquetas en imágenes (radiología, patología, dermatología), texto clínico y series temporales de señales fisiológicas. Tasa de concordancia inter-anotador (IAA) superior al 0.85 kappa en nuestros proyectos.
Formatos optimizados según la arquitectura de IA objetivo: datasets DICOM estructurados para modelos de visión computacional en imágenes médicas, series temporales normalizadas para modelos de predicción de riesgo, pares pregunta-respuesta para fine-tuning de LLMs clínicos, vectores embeddings para sistemas RAG en salud. Cada dataset incluye validación de calidad automatizada.
Formatos optimizados según la arquitectura de IA objetivo: datasets DICOM estructurados para modelos de visión computacional en imágenes médicas, series temporales normalizadas para modelos de predicción de riesgo, pares pregunta-respuesta para fine-tuning de LLMs clínicos, vectores embeddings para sistemas RAG en salud. Cada dataset incluye validación de calidad automatizada.
Infraestructura de datos continua para modelos en producción: pipelines de ingestión y actualización automática del dataset de entrenamiento conforme llegan nuevos datos clínicos, detección de distributional shift (cuando los datos del mundo real cambian y el modelo necesita reentrenamiento), versionado de datasets con linaje completo. Compatible con MLflow, Weights & Biases, Azure ML y SageMaker.
Biblioteca de modelos de IA preentrenados con datos latinoamericanos anonimizados: predictor de riesgo de readmisión hospitalaria a 30 días, detector de interacciones medicamentosas peligrosas, clasificador de severidad en triaje de urgencias, modelo de sugerencia de códigos CIE-10. Disponibles vía API para fine-tuning sobre tus datos propios o como punto de partida para proyectos personalizados
Modelo de detección de nódulos pulmonares en TAC con dataset etiquetado por radiólogos certificados. Reducción del 40% en tiempo de lectura de estudios.
Sistema de triaje predictivo que analiza motivo de consulta + signos vitales + historial FHIR para priorización automática. Mejora del 25% en tiempo de atención crítica.
Detector de interacciones adversas en tiempo real al momento de la prescripción. Integrado con el módulo de medicamentos FHIR. 99.2% de precisión en validaciones retrospectivas.
Predictor de ocupación de camas para las próximas 48-72 horas, basado en historial de admisiones y estacionalidad epidemiológica. Optimización del 18% en eficiencia de ocupación.
Reducción en tiempo de documentación clínica con IA asistida
Precisión en detección de interacciones medicamentosas peligrosas
Accuracy en predicción de riesgo de readmisión a 30 días
Velocidad de desarrollo de modelos vs. partir desde cero
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