IASO

Inspiration

Este proyecto nace de observar una brecha crítica en el sector salud y protección civil: la gran diferencia entre la capacitación teórica y la capacidad de respuesta real en situaciones de emergencia. En México, menos del 1% de la población cuenta con entrenamiento en primeros auxilios. Las capacitaciones suelen ser eventos esporádicos o videos que se olvidan con el tiempo, lo que lleva a ejecuciones técnicas deficientes que pueden costar vidas o causar lesiones.

Nos dimos cuenta de que las instituciones enfrentan dos grandes barreras: el alto costo de los simuladores físicos (maniquíes especializados) y la dificultad para coordinar sesiones con instructores calificados. IASO surgió para optimizar estos recursos y permitir una práctica constante y accesible.

What it does

IASO es una aplicación web que proporciona capacitación interactiva en maniobras de primeros auxilios y soporte vital (como RCP, maniobra de Heimlich y vendajes). Funciona como un instructor personal utilizando cualquier cámara web.

A diferencia de un simple tutorial de video, IASO captura el movimiento del usuario y proporciona retroalimentación biométrica en tiempo real. Analiza la postura corporal, los ángulos de los codos y la frecuencia de compresión (asegurando un ritmo de 100 a 120 compresiones por minuto), corrigiendo errores técnicos en el momento preciso para asegurar una técnica correcta y segura.

How we built it

Construimos la plataforma separando la arquitectura en dos dominios principales: la interfaz web y un motor de validación desacoplado.

Frontend: Utilizamos Next.js 16.2 (App Router), React 19, TypeScript 5 y Tailwind CSS para crear una interfaz reactiva, guiada y amigable.

Visión Artificial: Implementamos el modelo de Inteligencia Artificial Holistic de MediaPipe (@mediapipe/tasks-vision). Este modelo rastrea 33 puntos del cuerpo, centrando el análisis en hombros, codos y muñecas.

Procesamiento: Toda la validación opera bajo una arquitectura de procesamiento en el cliente (directamente en el navegador), lo que garantiza baja latencia, elimina la necesidad de servidores costosos y protege la privacidad del usuario. El flujo de validación se maneja mediante una máquina de estados (useManeuverStateMachine) y eventos tipados.

Challenges we ran into

Uno de los principales retos fue traducir movimientos físicos en el espacio a validaciones matemáticas precisas. Tuvimos que desarrollar validaciones específicas para los ángulos formados por los brazos e implementar un algoritmo de detección de picos que analiza el movimiento vertical de las muñecas para calcular la frecuencia exacta de las compresiones.

Además, desde el punto de vista arquitectónico, fue un desafío mantener el rendimiento de la aplicación procesando frames de video en tiempo real, logrando evitar que las complejas reglas de evaluación clínica se acoplaran directamente dentro de los componentes visuales de React.

Accomplishments that we're proud of

Estamos muy orgullosos de haber creado una solución de visión artificial asincrónica que elimina la barrera económica que suponen los maniquíes de simulación costosos. Logramos construir un motor de validación completamente desacoplado y tipado, con un flujo de captura, evaluación y retroalimentación que funciona de manera continua y fluida en el navegador.

What we learned

Aprendimos a integrar modelos avanzados de machine learning (MediaPipe) directamente en entornos web modernos utilizando WebAssembly y Next.js. También reforzamos conocimientos en arquitecturas basadas en eventos (Event Bus), lo que nos permitió manejar flujos de datos de video en tiempo real para generar retroalimentaciones visuales y de voz continuas sin bloquear el hilo principal de la interfaz de usuario.

What's next for IASO

Nuestro siguiente paso es la implementación de nuestro modelo de negocio SaaS (Software as a Service). Buscamos ofrecer suscripciones institucionales a hospitales, clínicas, universidades y empresas con departamentos de protección civil.

Además, planeamos crear alianzas estratégicas con instituciones gubernamentales y de salud pública para lograr un despliegue masivo. A nivel técnico, seguiremos ampliando nuestro catálogo actual de evaluadores de maniobras y perfeccionando el motor de validación de prácticas.

Built With

• eslint
• mediapipe
• next.js
• node.js
• pnpm
• postcss
• react
• tailwind-css
• typescript
• web-speech-api