Inspiration
En la práctica médica actual, los errores durante la dispensación de medicamentos representan un problema grave de salud pública. Es habitual que pacientes con patologías crónicas sean atendidos por distintos especialistas, recibiendo múltiples prescripciones de forma independiente. Esta falta de centralización genera Reacciones Adversas a Medicamentos (RAM) por interacciones contraproducentes o dosis acumuladas incorrectas.
Al detectar que los métodos de validación tradicionales suelen ser manuales, lentos o inexistentes en la atención primaria, desarrollamos RxCheck: un motor de verificación en tiempo real diseñado para actuar como una capa de control previa a la entrega del medicamento.
What it does
RxCheck es una plataforma que analiza tratamientos multifarmacéuticos para identificar riesgos potenciales de manera inmediata:
Semaforización de Riesgo: Evalúa la combinación de principios activos e informa el estado mediante un reporte visual (Verde para combinaciones seguras, Amarillo para advertencias de uso y Rojo para conflictos críticos).
Control de Dosis: Verifica que el consumo diario acumulado no supere los umbrales de seguridad según los parámetros del paciente.
Diagnóstico Claro: Proporciona explicaciones técnicas concretas sobre cada advertencia (ejemplo: "La administración simultánea de los fármacos A y B incrementa el riesgo de hemorragia; se recomienda distanciar la toma un mínimo de 4 horas").
How we built it
El sistema fue diseñado priorizando la baja latencia, el rendimiento y una arquitectura desacoplada:
Motor Central (Backend): Desarrollado en C++ aprovechando estructuras de mapas de dispersión (hash-maps) y grafos para garantizar un tiempo de respuesta de complejidad O(1) al consultar la matriz de interacciones.
Interfaz (Frontend): Diseñada en HTML5, CSS3 y JavaScript, enfocada en la accesibilidad y la agilidad de uso para profesionales en entornos de salud.
Protocolo de Datos: Implementación de una arquitectura RESTful basada en JSON para el intercambio de datos entre el motor de procesamiento y la capa de presentación.
Challenges we ran into
Modelado de Datos: Estructurar la base de conocimientos farmacológicos de forma analítica sin comprometer el rendimiento en consultas masivas.
Eficacia Algorítmica: Optimizar la validación cruzada para prescripciones con múltiples drogas, asegurando que la evaluación de todas las combinaciones posibles no genere latencia en la interfaz.
Diseño de Experiencia de Usuario (UX): Organizar la jerarquía de las alertas visuales para transmitir información médica crítica de forma limpia y directa.
Accomplishments that we're proud of
Rendimiento: Tiempos de ejecución en el orden de los milisegundos para el análisis completo de recetas complejas.
Arquitectura Modular: Separación estricta entre la lógica de negocio en el backend y la interfaz gráfica, lo que facilita el mantenimiento y escalabilidad del sistema.
Usabilidad: Desarrollo de una herramienta funcional e intuitiva que no requiere curva de aprendizaje para el operador.
What we learned
Estructuras de Datos Aplicadas: Uso práctico de grafos y matrices de adyacencia para resolver problemas de relaciones complejas en un dominio real.
Sanitización de Entradas: Diseño de rutinas de validación estrictas en el backend para asegurar la integridad de los datos procesados.
Ingeniería Orientada al Dominio: Comprensión de cómo el diseño de software eficiente puede prevenir riesgos operativos en el sector de la salud.
What's next for RxCheck
Integración con Sistemas EHQ: Desarrollo de endpoints para conectar RxCheck directamente con plataformas de Historia Clínica Electrónica.
Operatividad Offline: Implementación de almacenamiento local para garantizar el funcionamiento del motor en centros de salud con conectividad limitada.
Ampliación de la Base Farmacológica: Incorporación de reglas para detectar interacciones con suplementos, alimentos y antecedentes de alergias del paciente.
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