Ingeniería biomédica, software e inteligencia artificial aplicada.

En ingeniería no basta con obtener un resultado: hay que entender qué mide, de qué información procede y qué condiciones pueden modificarlo. Aplico ese criterio al diseño de datos, los estados del sistema y la forma de presentar información a quien debe actuar.

Desarrollo interfaces, APIs y servicios capaces de integrar información y sostener procesos completos. Para ello combino modelos de datos, reglas de negocio, automatización y supervisión humana cuando el contexto lo exige.

PharmacOps es una aplicación directa de este enfoque: un prototipo de trazabilidad para devoluciones en farmacia hospitalaria, con una bandeja digital y un circuito de revisión y descarga.

Según las necesidades del sistema, trabajo con análisis de datos, machine learning, deep learning, procesamiento del lenguaje natural y modelos predictivos. No todas las tareas requieren redes neuronales: la elección depende de los datos disponibles, la necesidad de explicación, las restricciones y la forma de evaluar el resultado.

El objetivo es integrar la técnica adecuada dentro de una herramienta útil, no mostrar un modelo de forma aislada.

En entornos sensibles es fundamental separar una demostración de una solución validada. PharmacOps dispone de una demo interactiva con datos preparados; todavía necesita integración real y evaluación con profesionales antes de utilizarse en un proceso hospitalario.

Este enfoque encaja en sistemas de trazabilidad, plataformas de datos, automatización de procesos sanitarios, interfaces de seguimiento y herramientas de apoyo a decisiones con supervisión profesional.