Búsqueda semántica sobre historial y documentación clínica · RGPD + secreto médico
Diseñamos RAG (Retrieval-Augmented Generation) especializados en el sector sanitario: sobre historia clínica, protocolos internos, guías de práctica, jurisprudencia médico-legal y literatura científica. Con arquitectura on-premise, pseudonimización de datos de salud y validación clínica en cada iteración.
Publicamos esta lista para calificar juntos si encajamos. Si no, os ahorramos tiempo.
Auditoría del corpus documental (historia clínica, protocolos, guías, literatura). Definición de arquitectura on-premise (vLLM/Ollama + pgvector/Qdrant + gateway). EIPD/DPIA inicial.
Pipeline de ingesta con pseudonimización automática de datos de salud (nombres, IDs, fechas específicas cuando aplica). Embeddings especializados (BioBERT, ClinicalBERT o multilingual). Chunking clínico consciente.
Modelo LLM on-premise (Llama Med, Meditron 70B) o comercial en cloud europeo con contrato. Diseño de prompt clínico, guardrails, siempre-cita-fuente. Validación con médicos: 3 rondas de test ciego.
Despliegue en infraestructura del centro. Auditoría de accesos, logs completos. Formación clínica al equipo usuario. Plan de mejora continua con feedback estructurado.
Casos inventados con métricas consistentes con nuestros rangos reales.
Especialistas consultan histórico agregado y resumido por RAG antes de cada consulta. Todas las respuestas con cita a documento origen. Aumentó 20 % el tiempo de calidad con paciente.
Búsqueda semántica sobre PubMed + repositorio interno. El sistema propone artículos relevantes, extrae metodologías y compara resultados. Revisor humano valida.
El equipo médico consulta protocolos clínicos + baremos + jurisprudencia relevante. Reduce el tiempo de análisis en casos complejos sin comprometer calidad clínica.
Los datos de salud son categoría especial bajo RGPD art. 9. Nuestra arquitectura estándar para RAG sanitario: (1) todo el pipeline (ingesta, embeddings, vector DB, LLM) se despliega on-premise en el hospital o en cloud europeo con residencia España (Azure Spain, GCP Madrid, OVH), (2) los datos nunca salen del perímetro del centro, (3) el LLM que responde es open-source local (Meditron, Llama Med) o comercial con contrato enterprise sin retención.
Además: pseudonimización de identificadores directos (nombre, ID, teléfono, dirección) antes de indexar, EIPD/DPIA como paso obligatorio del proyecto, contratos de encargado de tratamiento con cualquier proveedor tocado por el pipeline, auditoría exportable de cada consulta.
No. Y no debe. Un RAG médico bien diseñado es una herramienta de búsqueda y estructuración de información para el clínico, no un sistema de decisión. Todas las respuestas incluyen citación a documento origen para que el médico pueda verificar y contrastar.
Cualquier sistema que tome decisiones clínicas automatizadas cae en categoría de dispositivo médico bajo el reglamento MDR europeo y requiere certificación específica. No trabajamos en ese perímetro — nos limitamos a herramientas de apoyo al clínico.
Sí. Soportamos integración vía HL7 FHIR (estándar internacional), FHIR STU3/R4 y R5. Para HIS propietarios sin FHIR nativo trabajamos con exports periódicos o API custom del proveedor.
La integración se diseña en la fase 1 del proyecto (auditoría inicial). Confirmamos qué información se puede indexar, en qué formato y con qué frecuencia de actualización.
Proyecto RAG médico típico: 10-14 semanas, 60-150 k€ dependiendo de complejidad del corpus, requisitos de integración y volumen. Coste operativo mensual on-premise: 800-3 000 €/mes (infra GPU + mantenimiento + soporte).
ROI típico: reducción de tiempo de revisión clínica + mejora de calidad en decisiones + capacidad de absorber más pacientes sin ampliar equipo. En hospitales medianos/grandes el ROI se materializa en 6-12 meses.
Diagnóstico gratuito de 30 min con estimación de arquitectura, tiempos y presupuesto para tu caso concreto.