Agente IA Epidemiologia Predictiva MetaQare

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Agente IA para Epidemiología Predictiva

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Visión estratégica

• Modelos de IA multimodal y machine learning entrenados sobre datos globales (EHR, movilidad, medio ambiente, redes sociales, bases públicas y privadas).
• Capacidad de aprendizaje federado y validación cruzada, maximizando privacidad y robustez.
• Integración plug&play con plataformas de salud pública, EHR, sistemas hospitalarios, dispositivos IoT y reporting automatizado a autoridades (OMS, ECDC, CDC, CCAA…).
• Cumplimiento completo de normativa internacional de salud pública, RGPD, HIPAA y estándares regulatorios nacionales.

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Diagrama de arquitectura

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Oportunidad de mercado y razones para invertir

• Mercado global de inteligencia epidemiológica: >25.000M USD, CAGR >15% (2025-2030).
• Demanda institucional: Gobiernos, aseguradoras, farmacéuticas, salud pública y salud global.
• Escalabilidad: Plataforma SaaS, dashboards, alertas automáticas y APIs para integración directa.
• Reducción de impacto: Menor tiempo de reacción, menos costes de hospitalización y mortalidad evitable.

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Casos de uso y escenarios de impacto

• Gobiernos y salud pública: Vigilancia sindrómica, predicción y respuesta a brotes de gripe, COVID, virus emergentes y resistencias antimicrobianas.
• Hospitales y clínicas: Monitorización en tiempo real de infecciones nosocomiales, riesgo de colapso y optimización de recursos.
• Aseguradoras y reaseguradoras: Evaluación predictiva de riesgos y optimización de primas.
• Farmacéuticas y CROs: Identificación temprana de clusters, monitorización post-comercialización, apoyo a ensayos clínicos y estudios de campo.

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Arquitectura técnica y componentes avanzados

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Arquitectura modular, federada y segura

• AI Stack: LLMs, modelos bayesianos, series temporales avanzadas, deep learning multimodal (texto, imagen, geolocalización), grafos epidemiológicos.
• Data Layer: Ingesta de EHR, open data, movilidad, factores ambientales, datos anonimizados de apps y wearables, señales de laboratorio y reporting social.
• Motor de simulación y predicción: Modelos SIR/SEIR enriquecidos, IA generativa para escenarios alternativos, simulación de intervención y propagación.
• APIs y conectores: RESTful, HL7 FHIR, OAuth2, integración directa con plataformas regionales, nacionales e internacionales.
• Seguridad y privacidad: Privacidad diferencial, federated learning, logs de acceso, cumplimiento RGPD/HIPAA/OMS.

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Flujo técnico principal

1. Ingesta y normalización de datos
   • Recolección y estandarización automática de fuentes internas y externas: salud pública, EHR, movilidad, laboratorios, open data, redes sociales, dispositivos IoT.
   • Normalización y enriquecimiento de datos con metadatos geográficos y temporales.
2. Detección y predicción de brotes
   • Modelos IA identifican patrones anómalos y señales débiles (alertas precoces).
   • Predicción de brotes y clusters mediante grafos, modelización dinámica, análisis de proximidad y simulación estocástica.
3. Simulación de escenarios y recomendaciones
   • IA generativa simula escenarios “qué pasaría si…” ante intervenciones (cierres, campañas de vacunación, cambios de movilidad).
   • Recomendación de intervenciones óptimas (zonas de riesgo, recursos críticos, campañas targetizadas).
4. Automatización de reporting y alertas
   • Dashboard visual, generación automática de informes regulatorios y alertas personalizadas para autoridades y gestores.
   • Integración plug&play con sistemas de salud pública y herramientas de gestión de crisis.

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Ejemplo avanzado de endpoints API

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Ingesta masiva de datos epidemiológicos

POST /api/v2/epidemiologia/ingesta
Authorization: Bearer <token>
Content-Type: application/json

{
  "dataset": "casos_infeccion_2025.csv",
  "fuente": "EHR_nacional",
  "variables": ["fecha", "localizacion", "diagnostico", "edad", "resultado_pcr"]
}

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Predicción de brote en zona y periodo

POST /api/v2/epidemiologia/prediccion
Authorization: Bearer <token>
Content-Type: application/json

{
  "zona": "Madrid",
  "periodo": "2025-09-01/2025-09-21",
  "enfermedad": "gripe"
}

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Simulación de intervención preventiva

POST /api/v2/epidemiologia/simulacion
Authorization: Bearer <token>
Content-Type: application/json

{
  "intervencion": "vacunacion_masiva",
  "zona": "Comunidad Valenciana",
  "poblacion": 1500000,
  "fecha_inicio": "2025-10-01"
}

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Generación de reporte y alerta

GET /api/v2/epidemiologia/report?zona=Madrid&enfermedad=gripe
Authorization: Bearer <token>

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Diferenciales técnicos y de negocio

• Detección temprana y proactiva: Capacidad de identificar señales débiles antes de la crisis.
• Simulación avanzada: IA generativa para escenarios alternativos y recomendaciones accionables.
• Integración total: APIs para sistemas públicos y privados, interoperabilidad total.
• Compliance y auditabilidad: Reporting automatizado, logs para inspección y trazabilidad.
• Optimización de recursos y costes: Intervenciones más eficientes, reducción de hospitalizaciones y muertes evitables.

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Métricas de éxito y monetización

• Reducción del tiempo de detección: Días o semanas de anticipación respecto a sistemas tradicionales.
• Impacto clínico y social: Menos ingresos hospitalarios, menores costes sanitarios, mayor resiliencia.
• Ingresos previstos: Licencia SaaS por dashboard, fee por alerta generada, integración premium con sistemas regionales o nacionales.

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Roadmap y expansión

• Integración de análisis genómico y vigilancia de resistencias antimicrobianas.
• Expansión a zoonosis, factores ambientales y one-health.
• Plataforma de training para epidemiólogos y salud pública.
• Partnering global: Organismos multilaterales, aseguradoras, clusters de salud pública y farmacéuticas.

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Llamada a la acción para inversores y partners

La salud pública y la resiliencia sanitaria dependen de la anticipación. Invierte y colabora con MetaQare IntelliHealth para transformar la epidemiología, la prevención y la respuesta ante crisis de salud globales.