Isaías Cerqueda

Visión general del Proyecto

Una solución innovadora para un problema crítico en la atención médica

Plan de trabajo

Descripción

LLMedic es una aplicación web basada en inteligencia artificial, diseñada específicamente para profesionales de la salud pediátrica. Su objetivo principal es automatizar la redacción de notas médicas mediante formularios interactivos impulsados por modelos de lenguaje de última generación. La plataforma permite a pediatras y residentes generar documentación clínica de forma más rápida, precisa y amigable, optimizando el flujo de trabajo sin comprometer la calidad de la atención. LLMedic surge como respuesta a una necesidad crítica del sector salud: reducir la sobrecarga administrativa, especialmente en contextos hospitalarios de alta demanda o con recursos limitados, donde cada minuto cuenta. Esta solución no solo mejora la eficiencia, sino que busca humanizar la práctica médica, permitiendo a los profesionales dedicar más tiempo al cuidado directo de sus pacientes.

Requerimientos

La plataforma contempla un sistema de autenticación seguro, con distintos niveles de permisos según el rol del usuario, ya sea médico especialista, residente o personal administrativo. Integra un dashboard personalizado que muestra el historial de formularios completados, permitiendo un acceso rápido a la documentación reciente. El formulario clínico ha sido diseñado conforme a normativas médicas, y se adapta dinámicamente a la información que se introduce. El núcleo de la solución está potenciado por modelos de lenguaje que sugieren texto de manera contextual y permiten su edición mediante lenguaje natural, facilitando así una experiencia fluida. Las notas generadas pueden exportarse en formato PDF con estructura oficial y válida para registros médicos. La plataforma incluye una base de datos segura y cifrada conforme a normativas internacionales como HIPAA y GDPR, así como un registro de actividad para auditorías clínicas. También se contempla un módulo de entrenamiento del modelo, mediante fine-tuning ligero o prompt engineering, permitiendo personalizar las respuestas del sistema con base en el estilo de redacción del equipo médico. Finalmente, la interfaz es completamente adaptativa, funcional en dispositivos móviles y de escritorio, y ofrece la posibilidad de operar sin conexión, sincronizando los datos una vez restablecida la conectividad.

Problemática

Durante la etapa de investigación contextual en hospitales pediátricos, se identificaron diversos puntos críticos que afectan directamente la calidad y eficiencia del trabajo médico. Uno de los principales cuellos de botella es la documentación clínica: actualmente, la redacción manual de notas consume entre el 30% y el 50% del tiempo total de consulta. Este desgaste administrativo limita el número de pacientes atendidos, incrementa el riesgo de errores por fatiga y duplica tareas al carecer de sistemas que integren la información con agilidad. Además, muchos profesionales reportan frustración por la falta de herramientas digitales que entiendan el lenguaje clínico y se adapten a sus flujos de trabajo reales. En síntesis, la documentación, aunque indispensable, representa una carga excesiva en entornos que exigen respuestas ágiles y seguras.

Objetivo

El objetivo principal de LLMedic es reducir de forma significativa el tiempo dedicado por pediatras y residentes a la documentación médica, sin perder calidad ni trazabilidad. La meta es disminuir al menos un 50% el tiempo invertido en redacción de notas clínicas, al mismo tiempo que se mejora la precisión, la estructura y la experiencia general de uso del sistema. Este propósito incluye, además, la generación de confianza en herramientas de inteligencia artificial por parte del personal médico, facilitando una adopción orgánica en su práctica diaria.

Solución

La propuesta de LLMedic se materializa en una interfaz web intuitiva y centrada en el usuario médico, respaldada por una arquitectura modular capaz de adaptarse a distintos escenarios clínicos. Mediante el uso de modelos de lenguaje entrenados con datos específicos del dominio pediátrico, la plataforma sugiere contenido de forma contextualizada, tomando en cuenta factores como el motivo de consulta, el historial del paciente y el estilo de redacción del usuario. El diseño UX se construyó desde las necesidades reales del entorno hospitalario: navegación rápida, carga cognitiva mínima, alta legibilidad y accesibilidad desde múltiples dispositivos. La aplicación permite interactuar con el modelo de IA en lenguaje natural, facilitando ediciones rápidas y correcciones intuitivas. Además, el sistema está preparado para funcionar en condiciones de conectividad limitada, permitiendo el trabajo en modo offline con sincronización posterior. Todo el ecosistema fue diseñado para integrarse de manera ética y eficiente al flujo clínico, potenciando la productividad del profesional sin interferir con su juicio médico.

Entregables

Durante la ejecución del proyecto, se generaron diversos entregables en fases progresivas. La fase de investigación incluyó la revisión detallada de flujos clínicos existentes y la realización de entrevistas semiestructuradas con pediatras y personal hospitalario. También se llevó a cabo un benchmark de soluciones internacionales que aplican IA en el ámbito médico, como Nabla, Abridge o DeepScribe, y un análisis normativo para asegurar el cumplimiento legal en documentación clínica electrónica y protección de datos personales. En cuanto al diseño centrado en el usuario, se desarrollaron arquetipos representativos de médicos, residentes y administrativos, así como journey maps que ilustraban el proceso completo, desde la consulta médica hasta el almacenamiento del documento. Se diseñó una arquitectura de información orientada a tareas clínicas, junto con flujos de usuario para formularios inteligentes. Se prototiparon interfaces de baja y media fidelidad que fueron validadas de forma iterativa con usuarios reales. Posteriormente, se desarrollaron wireframes y mockups visuales enfocados en claridad, contraste y bajo estrés cognitivo. Estos se convirtieron en prototipos interactivos para pruebas de usabilidad en contexto clínico. A nivel técnico, se elaboraron las especificaciones para integrar los modelos de lenguaje en el frontend, así como pautas para evaluación de precisión semántica y tiempos de respuesta del sistema. Finalmente, se realizaron pruebas piloto en hospitales con usuarios reales, incluyendo test A/B, simulaciones de consulta y análisis de métricas como reducción de tiempo por formulario, tasa de aceptación de sugerencias generadas por IA y grado de satisfacción con la herramienta.

Rol

Como UX Engineer líder del proyecto, estuve a cargo de diseñar y coordinar toda la experiencia de usuario, desde la conceptualización hasta la implementación técnica de la inteligencia artificial en los flujos clínicos reales. Me encargué de planear y ejecutar la investigación de campo, realizando observaciones y entrevistas en hospitales, para asegurar que las decisiones de diseño respondieran a contextos reales. Codiseñé la herramienta junto a médicos pediatras, ajustando el lenguaje, la estructura y las funcionalidades a sus verdaderas necesidades. Desarrollé los prototipos funcionales y me aseguré de documentar exhaustivamente el proceso para el handoff a desarrollo. Participé en la supervisión del entrenamiento de los modelos de lenguaje utilizando ejemplos reales del entorno clínico, y coordiné la evaluación continua del sistema mediante pruebas piloto. Asimismo, trabajé en conjunto con especialistas legales y de accesibilidad para garantizar el cumplimiento de estándares médicos, normativas de privacidad y accesibilidad universal. Mi objetivo fue siempre mantener un equilibrio entre innovación tecnológica y respeto por la práctica médica, generando una herramienta útil, usable y adoptable.