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Introducción

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Objetivos del Agente

• Anticipación de riesgos clínicos: Predicción precisa y temprana de complicaciones, hospitalizaciones, reagudizaciones, abandono terapéutico y otros eventos críticos.
• Soporte a la decisión médica: Generación de alertas y recomendaciones basadas en modelos probabilísticos y explicables.
• Personalización de intervenciones: Ajuste dinámico de rutas asistenciales y programas preventivos para cada paciente.
• Optimización de recursos sanitarios: Priorización inteligente, reducción de costes y mejora de resultados clínicos a escala poblacional.

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¿A quién está dirigido?

• Profesionales sanitarios: Médicos, enfermeros y equipos multidisciplinares en hospitales y atención primaria.
• Gestores sanitarios: Directivos de hospitales, clínicas, aseguradoras y programas públicos.
• Partners tecnológicos: Plataformas EHR, HIS, aplicaciones mHealth y empresas de digital health.

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Principales funcionalidades

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1. Predicción de eventos clínicos adversos

• Modelos de ML y deep learning para prever reingresos hospitalarios, riesgo cardiovascular, descompensaciones crónicas, infecciones nosocomiales, deterioro cognitivo y más.
• Escenarios personalizables según especialidad clínica (cardiología, oncología, geriatría, etc.).
• Actualización dinámica y autoaprendizaje continuo de los modelos con nuevos datos.

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2. Segmentación y estratificación de pacientes

• Algoritmos de clustering y scoring de riesgo para priorizar intervenciones y recursos.
• Detección automática de pacientes complejos o vulnerables.
• Informes gráficos y visuales listos para MDTs y comités clínicos.

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3. Alertas proactivas y recomendaciones

• Notificaciones automatizadas a profesionales ante elevación de riesgo.
• Sugerencias de pruebas, revisiones o terapias basadas en protocolos y evidencia.
• Integración con workflows clínicos: tareas, agendas, listas de trabajo.

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4. Análisis poblacional y reporting

• Paneles interactivos (dashboards) con KPIs clínicos, consumo de recursos, outcomes, predicción de picos asistenciales.
• Seguimiento de cohortes, evolución temporal y mapas de calor por áreas geográficas.
• Generación automática de informes y simulaciones de impacto.

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5. Integración total y arquitectura interoperable

• APIs RESTful y soporte HL7 FHIR para integración directa con EHR, HIS, LIMS, apps móviles y sistemas de aseguradoras.
• Envío de alertas vía webhooks, email, SMS o mensajería interna.
• Cumplimiento RGPD, HIPAA y mejores prácticas de seguridad cloud-native.

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Arquitectura técnica y privacidad

• Stack tecnológico: Python, TensorFlow/PyTorch, scikit-learn, infraestructuras sobre AWS/GCP/Azure y contenedores (Docker/Kubernetes).
• Capa de datos: Ingesta de información estructurada y no estructurada (EHR, notas clínicas, laboratorios, dispositivos IoT/wearables, imagen médica).
• Modelos explainable AI: SHAP, LIME y visualizaciones interactivas para máxima confianza clínica.
• Análisis en tiempo real y batch: Procesamiento bajo demanda y ejecución en streaming.

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Integración técnica y APIs

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Esquema de integración

• Autenticación: JWT OAuth2.0, SSO corporativo.
• Datos de entrada: JSON/HL7 FHIR; soporte para CSV/XML bajo demanda.
• Eventos: Webhooks configurables por tipo de alerta, paciente o unidad.
• Versionado: API estable y backward compatible.

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Ejemplos de endpoints

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Predicción de riesgo clínico

POST /api/v1/predictive/risk
Authorization: Bearer <token>
Content-Type: application/json

{
  "patient_id": "string",
  "features": {
    "edad": 73,
    "sexo": "M",
    "diagnosticos": ["IC", "HTA"],
    "laboratorios": {"creatinina": 1.4, "Hb": 12.3},
    "signos_vitales": {"PA": "145/85", "FC": 90},
    "fecha_ultimo_ingreso": "2025-05-10"
  }
}

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Recepción de alerta predictiva

POST /webhook/qsalud/predictive/alert
Content-Type: application/json

{
  "event": "alerta_riesgo_clinico",
  "patient_id": "string",
  "risk_score": 0.86,
  "event_type": "reingreso_30d",
  "model_version": "2.1.5",
  "timestamp": "2025-07-24T15:00:00Z"
}

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Consulta de evolución poblacional

GET /api/v1/predictive/population-dashboard?cohort=diabetes&from=2025-01-01&to=2025-06-30
Authorization: Bearer <token>

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Ejemplo de recomendación generada

{
  "patient_id": "string",
  "risk_score": 0.75,
  "recommendations": [
    "Solicitar analítica completa y revisión por cardiología",
    "Monitorizar signos vitales cada 8h",
    "Evaluar adherencia a tratamiento"
  ],
  "explainability": {
    "top_features": ["edad", "creatinina", "IC", "Hb"]
  }
}

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SDK y ejemplos de integración

• SDKs disponibles en Python, JavaScript (Node.js), Java y próximamente en C# y Swift.
• Ejemplos listos para Jupyter Notebook, integración en apps móviles, y librerías npm/pip para desarrolladores.
• Sandbox de pruebas y documentación interactiva online.

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Seguridad y cumplimiento

• Protocolos de cifrado TLS 1.3, logging avanzado y control de accesos granular.
• Consentimiento informado y gestión de derechos de los pacientes.
• Monitorización activa de ciberseguridad y cumplimiento continuo.

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Diferenciales clave frente a la competencia

• Explainable Predictive AI: Modelos auditables y comprensibles para profesionales clínicos.
• Personalización extrema: Capacidad de entrenar modelos específicos por hospital, cohorte, zona o perfil demográfico.
• Actualización dinámica: El agente aprende y evoluciona con nuevos datos, mejorando continuamente su precisión.
• Despliegue flexible: Cloud, on-premises o híbrido.
• Capacidad de integración y orquestación: Diseñado para ser el “cerebro” predictivo del ecosistema Qsalud o de terceros.

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Casos de uso

• Prevención de reingresos hospitalarios: Anticipa pacientes con mayor riesgo y activa recursos antes del evento.
• Optimización de listas de espera: Prioriza pacientes en función de evolución clínica esperada.
• Alertas de deterioro agudo: Identificación temprana de sepsis, shock, infecciones o empeoramiento en UCIs o planta.
• Gestión poblacional en aseguradoras: Seguimiento y scoring predictivo de grandes cohortes crónicas o complejas.
• Soporte a equipos de atención domiciliaria: Identifica pacientes frágiles que requieren visitas preventivas.

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Beneficios estratégicos

• Mejora de la seguridad clínica y reducción de eventos adversos.
• Eficiencia operativa y reducción de costes.
• Posicionamiento diferencial ante clientes institucionales y aseguradoras.
• Innovación y liderazgo reputacional en medicina basada en datos.

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Ejemplo de interacción clínica

Médico: "¿Cuál es el riesgo de reingreso de este paciente en los próximos 30 días?"
Agente IA: "El riesgo es del 72%. Factores clave: edad, insuficiencia cardíaca, elevación de creatinina. Se recomienda revisión por cardiología, analítica urgente y monitorización intensiva. Puede consultar el informe explicativo en el dashboard."

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Roadmap y evolución futura

• Modelos específicos para nuevas patologías (salud mental, oncohematología, pediatría…).
• Integración con IA generativa para redacción automática de planes de cuidados.
• Incorporación de imagen médica y procesamiento de señales biomédicas.
• IA federada y aprendizaje federado para compartir conocimiento sin exponer datos sensibles.
• Certificación CE/MDR para despliegue en entornos regulados.

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