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Inspiración

El Hospital Moscati de Querétaro nos presentó dos problemas reales que afectan la calidad de atención médica diaria. Los doctores pierden concentración con sus pacientes porque deben llenar formularios clínicos al mismo tiempo que realizan consultas. En pre y post operación, este proceso puede consumir hasta 2 horas al día. En urgencias, los formularios de admisión se llenan a mano bajo presión, generando errores en datos críticos del paciente. Estos no son problemas de tecnología, son problemas humanos que la tecnología puede resolver.

OkDoc es una plataforma clínica inteligente con cuatro funcionalidades principales:

La primera es la transcripción de consultas en tiempo real. Durante la consulta médica, OkDoc graba el audio con permiso del micrófono, transcribe la conversación usando Google Cloud Speech y extrae automáticamente los datos relevantes para llenar el formulario médico. El doctor solo revisa y aprueba. Cero distracción, atención 100% al paciente.

La segunda es el formulario de pre-consulta en sala de espera. Mientras el paciente espera su turno, puede llenar un formulario corto desde una tablet con su motivo de visita, nivel de dolor, medicamentos actuales y alergias. Esta información llega directamente al expediente del paciente antes de que el doctor lo vea, optimizando el tiempo de consulta desde el primer momento.

La tercera es el dashboard de Datos Clínicos. OkDoc incluye un panel con métricas agregadas del hospital: total de pacientes, índice de acuidad global, tasa de admisión, tiempo de respuesta de IA y distribución demográfica de riesgo por rangos de edad. También muestra las alergias más frecuentes registradas en el sistema, dando al hospital visibilidad operativa instantánea.

La cuarta es el Centro de Inteligencia Médica. Un motor de inferencia que detecta patrones ocultos en los datos clínicos y genera alertas automáticas. Detecta anomalías en prescripciones de antibióticos, cuellos de botella en flujo de pacientes y cruces de datos como alergias no documentadas. Cada alerta incluye una cadena de razonamiento paso a paso y una acción recomendada que el personal puede ejecutar directamente desde la interfaz.

¿Cómo lo construimos?

Construimos OkDoc en menos de 14 horas con un equipo de 5 personas con roles definidos: dos desarrolladores backend, dos frontend y un fullstack encargado de la integración y autenticación.

El backend fue desarrollado en NestJS con MongoDB Atlas como base de datos, expone una API REST con endpoints para pacientes, consultas, transcripciones y usuarios, con un módulo de autenticación con JWT. El frontend fue construido en Next.js con TypeScript y Tailwind CSS, con componentes inteligentes que destacan visualmente los campos generados por IA en color ámbar para que el médico identifique de inmediato qué fue sugerido por el sistema. Implementamos WebSockets para feedback en tiempo real durante la transcripción y usamos Google Cloud Gemini API para la extracción inteligente de datos del formulario. El deploy del backend está en Railway y el frontend en Vercel.

Retos que enfrentamos

El mayor reto fue el tiempo. Coordinar un equipo de 5 personas con roles distintos en menos de 14 horas requirió definir contratos de API claros desde el inicio para que back y front pudieran trabajar en paralelo sin bloquearse. También fue un reto técnico implementar el streaming de audio en tiempo real con WebSockets manteniendo la estabilidad de la conexión durante consultas largas. Otro desafío fue diseñar una interfaz clínica que fuera a la vez profesional, intuitiva y que comunicara claramente qué información fue generada por IA versus validada por el médico.

Logros de los que estamos orgullosos

Logramos construir un producto funcional que resuelve un problema real presentado por un hospital real. El formulario de pre-consulta en sala de espera, el sistema de transcripción en tiempo real, el dashboard de datos clínicos y el Centro de Inteligencia Médica con cadenas de razonamiento transparentes son funcionalidades que demuestran una visión de producto más allá del hackathon. El nivel de detalle del diseño clínico y la coherencia visual de toda la plataforma es algo de lo que el equipo está genuinamente orgulloso.

Aprendimos a trabajar bajo presión extrema definiendo contratos claros entre equipos. También profundizamos en el uso de Google Cloud Speech API y Gemini, WebSockets con NestJS, manejo de estados globales complejos en Next.js con Zustand y el diseño de interfaces para entornos médicos donde la claridad y confianza visual son críticas.

El siguiente paso es integrar el escaneo de documentos oficiales como INE, CURP y acta de nacimiento para automatizar el llenado de formularios de admisión en urgencias. También planeamos implementar roles diferenciados por tipo de usuario médico, expandir el sistema a más tipos de formularios clínicos del hospital y conectar el Centro de Inteligencia Médica con datos reales para que las alertas sean completamente funcionales en producción.