SOLH

SOLH es un sistema de inteligencia artificial que predice la saturación hospitalaria y obtiene datos de la INE para un registro automático mediante la API de Gemini AI Studio.

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SOLH — Sistema de Optimización de Logística Hospitalaria

Inspiración

En los hospitales, el área de admisión suele saturarse, lo que genera tiempos de espera prolongados, mala asignación de camas y presión constante para el personal médico. Detectamos que muchas decisiones se toman de forma reactiva, sin anticipar la demanda.

A partir de esto, desarrollamos una solución que permite predecir la saturación hospitalaria y mejorar el registro de pacientes mediante automatización.

¿Qué aprendimos?

Durante el desarrollo del proyecto fortalecimos conocimientos en:

  • Modelos de Machine Learning aplicados a predicción
  • Procesamiento y transformación de datos
  • Visión artificial para reconocimiento de documentos (INE)
  • Integración de sistemas y diseño backend
  • Trabajo colaborativo bajo presión (hackathon)

¿Cómo lo construimos?

SOLH está compuesto por cuatro módulos principales:

1. Procesamiento de datos

Se utilizan variables como:

  • Número de pacientes
  • Tiempo de espera
  • Disponibilidad de camas

Estas variables se transforman en características estructuradas: [ X = {x_1, x_2, x_3, ..., x_n} ]

2. Modelo predictivo (IA)

Se implementó un modelo de clasificación que determina el nivel de saturación:

  • Bajo
  • Medio
  • Crítico

[ y = f(X) ]

Donde:

  • (X) son las variables de entrada
  • (y) es el nivel de saturación

3. Visión artificial (identificación de INE)

Se integró un sistema que:

  • Detecta la credencial INE
  • Extrae automáticamente los datos del paciente
  • Reduce errores y tiempos en el registro

4. Dashboard

Se desarrolló una interfaz que muestra:

  • Estado actual del sistema
  • Predicción de saturación
  • Alertas para la toma de decisiones

Retos enfrentados

  • Falta de datos hospitalarios reales
  • Limitaciones de tiempo del hackathon
  • Integración del modelo en flujo casi en tiempo real
  • Precisión en la extracción de datos desde la INE

¿Qué sigue?

  • Entrenar el modelo con datos reales
  • Mejorar la precisión del reconocimiento de documentos
  • Extender el sistema a otras áreas (urgencias, quirófanos)
  • Implementación en entornos reales

Conclusión

SOLH es una herramienta que integra inteligencia artificial y visión computacional para mejorar la gestión hospitalaria, optimizar recursos y facilitar la atención a pacientes.

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