Inspiración
En Puerto Rico, tener la orden del médico no es tener la cita. Después de una visita, la familia sale con un resumen y varias órdenes: una MRI, un especialista, laboratorios. Algunas necesitan la autorización del plan médico, y el plan exige documentos que nadie le dice a la familia que faltan. La solicitud se traba, y la cita se atrasa.
Esto toca a casi todos: 9 de cada 10 pacientes de Medicare en Puerto Rico están en planes Medicare Advantage, que piden autorización antes de muchos estudios. Quise construir algo del lado de la familia que cuida, en español y una cosa a la vez.
Qué hace Latch
Latch te lleva de la orden a la cita:
- Subes el resumen de la visita, en PDF o foto.
- Latch marca qué órdenes necesitan autorización y qué documento falta.
- Prepara la solicitud para conseguirlo. Nada sale sin tu aprobación.
- Da seguimiento hasta que hay cita. Si el plan dice que no, redacta la apelación.
Cómo lo construí
- Lectura del documento: una función en Netlify envía el PDF o la foto a Claude Sonnet 4.5 (API de Anthropic) y lo obliga a responder con un formato estricto (paciente, plan, órdenes y documentos incluidos). La llave de la API vive solo en el servidor.
- Reglas del plan en código, no en IA: la IA solo extrae datos. Qué falta lo decide un archivo de reglas (
rules.json) con código simple, para que el resultado sea predecible y verificable. - Apelación: cuando el plan niega, el mismo modelo redacta la apelación con los datos del caso, y la familia la revisa antes de enviarla.
- Interfaz: HTML, CSS y JavaScript, en español e inglés, pensada para el celular.
- Herramientas: programé con Claude Code y publiqué en Netlify desde GitHub.
Hecho antes del evento: el diseño, la marca y los datos ficticios. Hecho en el hackathon: la lectura con IA, las reglas, el flujo completo y la apelación. Está documentado en el README.
Simulado y marcado en pantalla: las respuestas de la clínica y del plan, los envíos, los avisos por WhatsApp y los horarios de cita. Todos los pacientes, planes y documentos son ficticios.
Retos
- Decidir qué hace la IA y qué no. Al principio era tentador dejar que el modelo decidiera todo. Separé la lectura (IA) de la decisión (reglas en código) para que Latch no invente requisitos.
- Que la IA no adivine. Si el documento no es un resumen de visita o no se puede leer, Latch lo dice en vez de inventar un caso.
- Congruencia entre el problema y el producto. Un mentor me señaló que mi presentación hablaba de un problema más grande que el que la app resolvía. Rehíce el problema para que cada afirmación corresponda a algo que se ve en el demo. Preferí un problema más pequeño y bien resuelto.
- Hacerlo solo, en menos de dos días, sin sacrificar el diseño ni la claridad.
Qué aprendí
- En Medicare Advantage, el paciente o su representante también puede pedir la autorización y apelar, no solo la oficina del médico (42 CFR § 422.566). La mayoría de las familias no lo sabe.
- Desde enero de 2027, la regla CMS-0057-F exige a los planes compartir el estado de las autorizaciones por API. Eso es lo que permitiría que lo que hoy está simulado pase a ser real.
- Ser honesto sobre lo que funciona y lo que no hace que el producto se vea más fuerte, no más débil.
Lo próximo
Un piloto con una clínica de atención primaria y las familias de sus pacientes de Medicare, midiendo cuántos días pasan de la orden a la cita. Antes de lanzar: HIPAA, consentimiento, un acuerdo de privacidad con el proveedor de IA y las reglas confirmadas con cada plan.
Log in or sign up for Devpost to join the conversation.