La IA que aprende
de cada hospital.
Construida exclusivamente para ambientes clínicos críticos. Aprende el comportamiento de cada equipo y avisa antes de que ocurra el problema. Sin threshold que configurar, sin reglas que escribir.
Un threshold fijo no protege un hospital. La IA adaptativa sí.
Las reglas configuradas manualmente fallan cuando cambia la carga, cambia el turno, cambia la estacionalidad. Cada equipo tiene un comportamiento único. Solo una IA entrenada en el contexto clínico logra distinguir una anomalía real del ruido.
Los sistemas antiguos tenían tantas falsas alarmas que el equipo empezó a ignorarlas. Con DROME, cuando llega la alerta, sabemos que es real. Y siempre llega con tiempo para actuar.
Tres capacidades. Ninguna configuración.
No hay threshold que ajustar, regla que escribir ni especialista en IA que contratar. El sistema aprende solo y avisa cuando algo está mal.
Reconoce lo normal
La IA aprende cómo se comporta cada equipo, hora a hora, día a día. Cuando algo se sale del patrón, lo percibe antes de que suene la alarma.
Ve el futuro
No espera a que se cruce el límite. Proyecta hacia dónde va la temperatura y avisa cuando todavía hay tiempo de actuar. Con hora y probabilidad.
Explica el porqué
Junto con la alerta, el sistema señala la causa más probable. El farmacéutico responsable llega al lugar sabiendo qué buscar, no a ciegas.
Mejora continuamente
Cada evento etiquetado alimenta el aprendizaje. Cuanto más opera el sistema, más preciso se vuelve para ese equipo específico.
IA clínica. No genérica.
Detección de anomalías
Baseline específico por equipo y turno. Se adapta automáticamente a los cambios de carga. Reduce drásticamente las falsas alarmas.
- Baseline individual por equipo
- Se adapta a cambios de estacionalidad
- Reducción del 82% en falsas alarmas
Predicción con ETA
Cada predicción viene con ETA, probabilidad e intervalo de confianza. No es una alarma binaria, es una estimación cuantificada.
- ETA con intervalo de confianza
- Probabilidad de violación
- Nivel de urgencia calculado
Explicabilidad
Para cada predicción, el sistema explica qué variables contribuyeron más a la alerta. El farmacéutico responsable entiende el porqué.
- Feature importance por predicción
- Gráfico de contribución de variables
- Informe auditable
Dataset propietario
453.784 eventos de falla etiquetados por especialistas clínicos. 8 años de operación en hospitales reales. Un dataset que ningún competidor tiene.
- 453.784 eventos etiquetados
- 122K causas documentadas
- 60+ hospitales contribuyendo
Sin configuración
El modelo aprende el patrón de cada equipo automáticamente. No hay threshold que configurar, no hay reglas que definir. Empieza a detectar en 48h.
- Cero configuración inicial
- Aprende de datos históricos
- Mejora con cada evento
Integración multicanal
Las predicciones disparan notificaciones en los canales existentes: WhatsApp, SMS, email, voz e integración con sistemas de telemonitoreo.
- WhatsApp Business API
- SMS y voz automática
- Webhook para sistemas propios
Predicciones auditables, rastro de evidencias completo.
Cada predicción se almacena con timestamp, variables utilizadas, probabilidad y acción tomada. Los auditores de ANVISA y ONA encuentran no solo el historial de alarmas, sino el historial de predicciones y decisiones.
Lo que más preguntan los equipos.
Respuestas directas para farmacéuticos responsables, directores técnicos y equipos de TI hospitalario.
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