Tu bienestar empieza
con una conversación

Carga la exportación del paciente y genera un informe clínico completo: motivo de consulta, historia del problema, estado mental, contexto psicosocial, hipótesis diagnóstica y plan de intervención. Una vez generado, descárgalo como PDF con estadísticas de sesión, estado emocional y análisis completo. Incluye también una comparativa de sesiones exportadas: gráfica de ánimo por fecha con media emocional y número de mensajes por sesión.

Desde la ficha de cada paciente, el profesional configura una frecuencia de envío automático de exports: diaria, semanal, mensual o personalizada (cada X días). Cuando el plazo se cumple, el sistema genera automáticamente el export con los mensajes nuevos desde el último envío y notifica al profesional con un push. Si el paciente exporta manualmente antes del plazo, el contador se reinicia solo, evitando duplicados. Al activarse el schedule, el paciente recibe una notificación y puede consultar el estado en su pestaña de ajustes (solo lectura).

La IA propone un diagnóstico preliminar con porcentaje de confianza. El profesional registra su propio diagnóstico y el sistema compara ambos, registrando la coincidencia en las métricas de accuracy del modelo.

Genera automáticamente notas clínicas con estructura profesional. Extraen el nivel de riesgo (Bajo / Medio / Alto / Crítico) con código de color. Guardadas en la BD cifradas y descargables en cualquier momento.

El profesional puede redactar notas clínicas manualmente sobre cualquier paciente: texto libre, nivel de riesgo seleccionable (Bajo / Medio / Alto / Crítico) y guardado cifrado en base de datos. Aparecen en la ficha del paciente junto a las notas generadas por IA, diferenciadas visualmente. Las notas de IA son descargables en PDF; las manuales quedan como registro privado del profesional.

Da de alta pacientes directamente desde el panel. Edita sus datos, asígnalos a tu lista personal, consulta su historial de diagnósticos y da de baja con eliminación completa en cascada de todos sus datos. La tarjeta de cada paciente muestra la fecha y hora exacta de la última visita, el diagnóstico activo y una alerta visual si lleva 3 días con malestar elevado.

Al marcar una cita como completada, el sistema abre automáticamente una ventana de 15 minutos en la que aparece en la tarjeta del paciente el botón de registro de diagnóstico IA. Esto recuerda al profesional que registre su impresión diagnóstica justo después de la sesión para poder compararla con la predicción de la IA y alimentar las métricas de precisión del modelo.

Programa citas presenciales o telefónicas con fecha, hora y notas. El paciente recibe una notificación automática en su app. Al marcar como completada, se actualiza la última visita del paciente.

Visualización interactiva con algoritmo Fruchterman-Reingold de más de 230 medicamentos comercializados en España (base de datos CIMA — AEMPS). Explora relaciones por categoría ATC, clase, vía de administración y riesgo compartido. Búsqueda por nombre con centrado automático del grafo en el nodo buscado. Zoom, pan y vista de pantalla completa.

Un modelo de machine learning predice nuevas relaciones no documentadas entre medicamentos del grafo. Tres tipos de predicción: Riesgo oculto — pares de fármacos que el modelo predice que comparten riesgo aunque no aparezcan relacionados en CIMA; Sustitutos terapéuticos — posibles alternativas con mecanismo o categoría similar no documentadas; Efectos adversos predichos — efectos adversos inferidos por similitud estructural con otros fármacos que sí los tienen. Cada predicción muestra score de confianza y es buscable por nombre de fármaco. El panel incluye métricas del modelo (precisión en test, AUROC, comparativa de modelos) y una frase interpretativa en lenguaje clínico.

Cada tipo de predicción muestra el rendimiento real del modelo en datos de prueba independientes (nunca vistos durante el entrenamiento): barra de precisión (AUCPR) con porcentaje, barra de discriminación (AUROC) y una frase interpretativa en lenguaje clínico ("Excelente / Buena / Moderada / Limitada capacidad predictiva"). El mejor modelo aparece destacado con estrella; el resto de modelos evaluados (LightGBM, Random Forest, Regresión Logística) se pliegan en una sección colapsable para no saturar la interfaz. También se indica el número total de predicciones exportadas por cada tipo de relación.

En la pestaña de sustitutos, el profesional selecciona un paciente concreto desde un desplegable. El sistema consulta las alergias que ese paciente ha registrado en su app y reordena la lista: los sustitutos compatibles aparecen primero y los que provocan alergia documentada se desplazan al final con una etiqueta roja y borde de advertencia. Si el paciente aún no ha registrado sus alergias, aparece un aviso naranja para que el profesional se lo solicite. Si el paciente ha confirmado que no tiene alergias, se muestra un indicador verde de "Sin alergias conocidas".

El modelo predice pares de medicamentos que probablemente comparten riesgo aunque no estén explícitamente relacionados en CIMA. Cada par se muestra con su score de confianza y badges de similitud según criterios ATC: Mismo código L3 (misma subclase terapéutica), Mismo código L4 (mismo mecanismo de acción), Misma categoría y Misma vía de administración. Los badges permiten al profesional entender de inmediato por qué el modelo considera que esos dos fármacos comparten riesgo, incluso sin documentación previa en la base de datos.

Para cada fármaco del grafo, el modelo infiere efectos adversos no documentados basándose en similitud estructural y clínica con otros medicamentos que sí los presentan. Cada predicción muestra el efecto adverso inferido junto con tres indicadores cuantitativos: porcentaje de fármacos similares que presentan ese efecto, fracción de ellos que comparte riesgo con el fármaco analizado y fracción que pertenece a la misma categoría ATC. Este contexto estadístico ayuda al profesional a valorar la plausibilidad clínica de cada predicción antes de tenerla en cuenta.

Tras guardar el análisis de una sesión, el profesional puede escribir orientaciones específicas o usar una de las cinco plantillas preconfiguradas: TCC (Cognitivo-Conductual), ACT (Aceptación y Compromiso), EMDR, Mindfulness y Apoyo Generalista. El asistente las integra en cada conversación sin revelarlas al paciente, adaptando su enfoque a las indicaciones clínicas.

Pestaña dedicada donde el profesional selecciona un paciente y visualiza su historial emocional día a día: gráfica de línea temporal con punto por día, tarjetas resumen (último registro, media general, días registrados) e historial reciente con código de color por nivel de malestar. Alerta automática en la ficha del paciente si lleva 3 días consecutivos con malestar elevado (≥7).