Nuestra visión tecnológica

En iaensalud.tech no pensamos la inteligencia artificial como un “modelo milagroso” aislado, sino como un equipo de agentes de IA que trabaja junto a los profesionales de la salud.

Nuestro Objetivo

Diseñar, orquestar e integrar agentes de IA que entiendan el contexto clínico y de gestión, tomen decisiones parciales bien justificadas y se apoyen siempre en la supervisión de los equipos humanos.

Eso implica tres principios tecnológicos

• Multiagencia: varios agentes especializados, cada uno con un rol definido.

• Coordinación inteligente: un agente coordinador que decide quién interviene, cuándo y con qué información.

• Trazabilidad total: cada recomendación queda registrada, explicada y disponible para auditoría y mejora continua.

Arquitectura IA-first y multiagente

Nuestra arquitectura está pensada para poder interoperar con distintos escenarios del sistema de salud (financiadores, hospitales, seguros), sin obligar a rehacer todo lo existente.

1. Capa de datos y eventos

2. Capa de agentes de IA

3. Capa de interacción humana

Para que los agentes de IA sean útiles en el mundo real, deben integrarse a los flujos existentes:

• Usamos APIs modernas para exponer nuestros servicios multiagente y conectarlos con sistemas clínicos, administrativos y CRMs.

• Orquestamos flujos con herramientas de automatización que permiten:

  • recibir datos desde múltiples fuentes,

  • invocar al Agente Coordinador,

  • registrar los resultados en bases de datos,

  • disparar acciones: alertas, mails, actualización de estados, etc.

El resultado es un pipeline IA-first donde cada episodio de salud puede ser evaluado por agentes de IA y derivado al profesional adecuado con la información necesaria para tomar decisiones.

Orquestación y pipelines inteligentes

Datos, seguridad y cumplimiento

Sabemos que la tecnología en salud solo tiene sentido si respeta la confidencialidad y las normativas vigentes.

Por eso, nuestra tecnología se diseña con:

• Separación clara de entornos: demo, piloto, producción.

• Uso de bases de datos estructuradas para trazabilidad y auditoría técnica.

• Registro de cada interacción de IA (input, salida, contexto) para permitir revisión posterior.

• Diseño pensado para convivir con requisitos de confidencialidad, compliance y marcos regulatorios locales.

Nuestra filosofía es simple: sin confianza, no hay IA en salud. La arquitectura se construye para ser auditable, no solo “inteligente”.

Explicabilidad y supervisión humana (Human-in-the-Loop)

Cada recomendación de nuestros agentes se piensa como un insumo para el profesional, no como una orden automática.

En términos tecnológicos, esto implica:

• Devolver siempre salidas estructuradas:

  • nivel de riesgo,

  • motivo del riesgo,

  • flags con código, severidad y explicación,

  • sugerencias de documentación claramente listadas.

• Registrar la respuesta humana (aceptar, descartar, modificar, escalar) como parte del flujo.

• Utilizar estos datos y decisiones humanas para mejorar el comportamiento futuro de los agentes.

La IA no decide en el vacío: trabaja dentro de un circuito de supervisión humana que mantiene al profesional en el centro.

Stack tecnológico

Aunque los detalles pueden variar según el proyecto, nuestra base tecnológica incluye:

• Backend y APIs: frameworks modernos para servicios REST/JSON, diseñados para integrarse con sistemas clínicos y plataformas de automatización.

• Orquestación de agentes: frameworks de agentes y herramientas de automatización de flujos (ej. n8n) para coordinar la interacción entre IA, reglas de negocio y sistemas legados.

• Persistencia y trazabilidad: bases de datos relacionales para logs estructurados de IA, episodios y decisiones humanas.

• Contenedores y despliegue: entornos dockerizados y servidores dedicados o en la nube para facilitar pilotos controlados y escalamiento posterior.

El objetivo no es “usar la tecnología más de moda”, sino elegir lo que mejor combina robustez, explicabilidad y capacidad de integración en entornos sanitarios reales.

Roadmap tecnológico

Nuestra tecnología está viva: aprendemos de cada piloto, de cada iteración con equipos médicos y de gestión.

Algunas líneas de evolución que ya estamos trabajando:

• Agentes especializados para otros flujos del sistema de salud:

  • monitoreo remoto,

  • gestión de alta,

  • soporte a comités de caso,

  • educación personalizada.

• Integración gradual de modelos más avanzados (machine learning, deep learning, LLMs específicos) manteniendo siempre la capa de explicabilidad y control humano.

• Herramientas de gobernanza de IA en salud: dashboards de uso, métricas de sesgo, desempeño por población y revisión periódica de modelos.

Nuestra apuesta es clara: llevar la visión de equipos de IA coordinados al corazón del sistema de salud, acompañando a quienes toman decisiones todos los días.