Proyecto Medly

En resumen: Medly es una plataforma de IA para hospitales que automatiza la consulta y el seguimiento del paciente, con el foco en buenas prácticas de seguridad y en alinearse con la gobernanza de datos que las instituciones exigen.

1. Problemática

Aproximadamente el 60% de los pacientes olvida o confunde las instrucciones del médico apenas quince minutos después de salir del consultorio. En México y Latinoamérica, esto deriva con frecuencia en automedicación peligrosa o en el abandono del tratamiento, de modo que una condición tratable puede convertirse en una emergencia médica.

Con el aumento de ciberataques a instituciones públicas en 2024 y 2025, muchos hospitales tienen una actitud muy cautelosa frente a subir datos a la nube. Las soluciones de IA actuales de la competencia son, en su mayoría, SaaS (Software as a Service) que obligan a sacar los datos del hospital. Eso genera una barrera legal y ética que frena la adopción y la innovación clínica responsable.

2. Nuestra solución

Por eso proponemos Medly: una plataforma de IA para hospitales que automatiza el ciclo de vida de la consulta y el seguimiento del paciente, pensada para integrarse con la operación clínica y con procesos de seguridad y acceso acordes a entornos hospitalarios.

Funciones principales

• Consulta: transcripción y resumen de las consultas, reutilizando esos datos para el llenado del formulario médico.
• Seguimiento en casa: el paciente puede subir una foto de su receta y hacer preguntas por voz sobre esa receta desde su domicilio.
• Respuestas ancladas a la evidencia del hospital: el sistema no inventa respuestas arbitrarias; consulta la base de datos privada (expediente del paciente) y los protocolos del hospital para ofrecer instrucciones precisas y acotadas, con el objetivo de reducir la automedicación.
• Dashboard anonimizado: tendencias de salud agregadas en el hospital para apoyar medicina preventiva a nivel comunidad y una mejor gestión de inventarios de medicamentos.

3. Nuestro diferencial

Herramientas de consultorio en la nube como Abridge o Nabla son excelentes en su categoría, pero a menudo quedan centradas en el momento de la visita. Medly amplía el valor al ecosistema del hospital: no solo apoya a documentar la consulta, sino que acompaña al paciente en casa con una experiencia de voz cercana, fundamentada en el expediente y los protocolos del propio hospital, no solo en un modelo de lenguaje genérico.

4. Stack tecnológico y su función

IA de procesamiento (LLM + RAG)

Es el núcleo analítico. La arquitectura RAG(generación aumentada por recuperación) busca que la IA responda apoyándose en la "verdad" del expediente y protocolos hospitalarios, no en suposiciones aisladas.

MongoDB Atlas (Vector Search)

Actúa como memoria inteligente: expedientes representados como vectores para que la IA localice información del paciente de forma rápida y controlada.

Google Gemini

Modelo de lenguaje de Google que sintetiza y redacta respuestas a partir del contexto recuperado (RAG), con el objetivo de mantener el tono claro y acotado a la evidencia disponible.

ElevenLabs (IA de voz)

Da cara humana al seguimiento: convierte las respuestas en audio con tono empático y profesional, lo que puede aumentar la confianza del paciente y la adherencia al tratamiento.

5. Monetización — costos de operación (referencia)

Cifras orientativas para planificación; los precios reales dependen del proveedor, región y volumen contratado.

• MongoDB

  ~$0.08

  USD / hora en operación

• ElevenLabs

  $99

  USD / mes (plan referido)

• Gemini 3.1 Flash Lite

  ~$2.75 USD

  aprox. por 1.000 consultas

6. Impacto y trabajo a futuro

Se pretende ofrecer a los pacientes una herramienta para resolver dudas sobre sus recetas sin tener que contactar al hospital por cada duda repetitiva. Eso mejora la experiencia del paciente y puede aliviar la carga operativa del personal.

Ambas líneas apuntan al bienestar del ecosistema clínico, incluida la mitigación del desgaste profesional (burnout), un problema frecuente que impacta la salud de quienes cuidan y la calidad percibida de la atención.

Trabajo a futuro: despliegue en el hospital

En la hoja de ruta está ofrecer un modelo en el que Medly pueda hospedarse en la infraestructura del hospital (por ejemplo on-prem o nube privada del centro), para instituciones que prioricen que los datos sensibles permanezcan bajo su perímetro y su control operativo. Eso implica decisiones de arquitectura, dimensionamiento y, cuando aplique, modelos locales u open source para reducir dependencia de APIs externas bajo marcos regulatorios más estrictos.

7. Desafíos y retos

7.1 Desafíos técnicos y de implementación

1. Alucinaciones en RAG: aunque el RAG reduce errores, en medicina el margen de tolerancia es mínimo. El reto es calibrar umbrales de confianza estrictos para que, si no hay respuesta suficiente en expediente o protocolo, el sistema indique claramente que debe consultarse al médico en lugar de inferir dosis o indicaciones.
2. Interoperabilidad: muchos hospitales siguen con expedientes legacy o incluso papel. La ingesta masiva —digitalizar y vectorizar historiales antiguos— es clave para que Medly sea útil desde el primer día.
3. Latencia y rendimiento clínico: el uso de RAG, modelos de lenguaje y búsqueda vectorial debe mantener tiempos de respuesta aceptables en producción, con monitoreo y capacidad acorde al volumen de consultas.

7.2 Seguridad y ciberseguridad

1. Dispositivos y red hospitalaria: al integrarse en la red, Medly coexiste con el riesgo del entorno (por ejemplo, exposición a ransomware que deje fuera de servicio sistemas críticos).
2. Fugas internas: el riesgo no siempre es externo. Se requiere RBAC granular para que roles administrativos no accedan a datos clínicos fuera de su necesidad legítima.

7.3 Retos legales y regulatorios

1. Soberanía de datos: el uso de APIs externas (por ejemplo Gemini, ElevenLabs) exige demostrar por auditoría que lo transmitido está anonimizado o amparado en acuerdos que prohíban el entrenamiento con esos datos.
2. Responsabilidad civil: si un paciente sigue una indicación y ocurre un daño, la cadena de responsabilidad (hospital, desarrollador, médico que validó) debe quedar clara en términos legales sólidos y en un esquema de humano en el bucle (human-in-the-loop).

7.4 Adopción humana y cultural

1. Brecha digital en adultos mayores: quienes más olvidan recetas a veces son quienes menos familiarizados están con apps o asistentes por voz. La interfaz debe aspirar a la simplicidad de una llamada o de un flujo tipo mensajería cotidiana.
2. Resistencia médica: la transcripción automática puede percibirse como intrusiva. Medly debe posicionarse como asistente que reduce carga administrativa, no como supervisor de decisiones clínicas.

7.5 Retos éticos

Los modelos pueden arrastrar sesgos. Las recomendaciones preventivas del dashboard deben basarse en evidencia agregada del hospital y evitar discriminación por variables como código postal, género o etnia cuando no estén justificadas clínicamente.

8. ¿Cómo mitigarlos?

• Certificaciones: orientarse a marcos reconocidos como ISO 27001 (seguridad de la información) o prácticas alineadas con HIPAA (aun siendo estándar estadounidense, refuerza confianza en procesos de control y auditoría).
• Pruebas piloto: comenzar por un servicio acotado (por ejemplo geriatría o diabetes) para afinar el RAG antes de un despliegue hospitalario amplio.
• Evolución hacia mayor control institucional: alinear producto y contratos con la hoja de ruta de despliegue en perímetro del hospital (véase trabajo a futuro) para que la mitigación técnica y la narrativa legal coincidan con lo que cada centro pueda adoptar.

9. Diferenciador frente a la competencia

Una pieza central es el seguimiento personalizado de la receta mediante un asistente conversacional que permite aclarar dudas y comprender mejor el tratamiento, acercando la experiencia al paciente sin sustituir el criterio médico presencial cuando haga falta.

10. Referencias

• MSD Manuals (versión para público general) — Adherencia a la medicación: contexto científico sobre por qué el seguimiento y la comprensión del tratamiento importan para la seguridad del paciente.

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