Tu cámara fría
va a violar en
40 minutos.
IA propietaria entrenada con 453.784 eventos etiquetados de hospitales brasileños. Antes era una alarma. Ahora es una predicción con tiempo de antelación, causa probable y acción sugerida.
Una alarma que se dispara después de la violación no es inteligencia, es auditoría.
Los sistemas tradicionales de monitoreo se disparan cuando el límite ya fue superado. En ese punto, el lote está comprometido, la no conformidad ya ocurrió y solo queda documentar el perjuicio.
Nos despertamos el lunes con la alarma disparada desde el sábado a la noche. Toda la cámara estaba comprometida. Con Predict, habríamos recibido la alerta 40 minutos antes con acción sugerida, aún el sábado, aún a tiempo.
Tres capas de IA. Una predicción confiable.
Arquitectura en capas: detección de anomalía puntual, análisis de deriva temporal y modelo predictivo de violación. Cada capa se activa en momentos diferentes del patrón de falla.
Detección de pico
Capa 1: identifica lecturas estadísticamente anómalas en relación con el patrón histórico del equipo. Se activa a partir del primer día de datos.
Detección de deriva
Capa 2: analiza la tendencia de las últimas N lecturas. Detecta patrones de calentamiento gradual antes de que crucen el límite. Mucho más sensible que un threshold fijo.
Predicción de violación
Capa 3: modelo LSTM entrenado con el patrón histórico del equipo específico. Proyecta la temperatura futura con banda de incertidumbre y estima el ETA de la violación.
Acción sugerida
Con base en el tipo de equipo, el historial de fallas similares y la causa probable, el sistema sugiere la acción: verificar el compresor, limpiar el condensador, llamar a mantenimiento.
IA que aprende de cada hospital, no de datos genéricos.
Modelo por equipo
Cada cámara fría, freezer o sala climatizada tiene su propio modelo, entrenado con el comportamiento histórico de ese equipo específico. No existe el one-size-fits-all.
- Reentrenamiento continuo
- Adaptación a cambios estacionales
- Personalización por tipo de carga
ETA y probabilidad
Cada predicción viene con ETA (tiempo hasta la violación), 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
Causa raíz probable
Con base en el patrón de degradación, el sistema infiere la causa más probable: compresor con problema, puerta abierta, sobrecarga de carga, falla de energía.
- 5 categorías de causa raíz
- Historial de causas similares
- Acción sugerida por causa
Explicabilidad
Para cada predicción, el sistema explica qué variables contribuyeron más a la alerta. El farmacéutico responsable entiende el porqué, no solo la alerta.
- Feature importance por predicción
- Gráfico de contribución de variables
- Informe auditable
Integración con sistemas de alarma
Las predicciones disparan notificaciones en los canales existentes: WhatsApp, SMS, email, voz e integración con sistemas de telemonitoreo ya instalados.
- WhatsApp Business API
- SMS y voz automática
- Webhook para sistemas propios
Sin configuración manual
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
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.
Preguntas frecuentes sobre DROME Predict.
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