Concurso de Programación de InterSystems: Agentes de IA para FHIR

1. Generador Inteligente de Resúmenes de Pacientes
   1. Qué hace: crea un resumen conciso y fácil de interpretar para el personal clínico a partir de datos FHIR, incluyendo patologías, medicación, alergias, encuentros recientes, resultados de laboratorio y planes de cuidados.
   2. Recursos FHIR: Patient, Condition, MedicationRequest, AllergyIntolerance, Observation, Encounter y CarePlan.
   3. Funciones de la plataforma que debéis utilizar: API FHIR, FHIR SQL Builder y AI Hub.
   4. MVP de 1–2 semanas: seleccionad un paciente, recuperad los recursos FHIR recientes y generad:
      • «problemas actuales»;
      • «cambios recientes»;
      • «riesgos / elementos de seguimiento».
   5. Idea adicional interesante: generad distintos resúmenes según el perfil destinatario: médico de urgencias, gestor de cuidados, paciente o cuidador familiar.
2. Copiloto de autorización previa FHIR
   1. Qué hace: ayuda al personal a preparar solicitudes de autorización previa extrayendo diagnósticos, historial de medicación, procedimientos y evidencia de apoyo a partir de datos FHIR.
   2. Recursos FHIR: Patient, Coverage, Condition, MedicationRequest, Procedure, Observation y DocumentReference.
   3. Funciones de la plataforma a utilizar: FHIR SQL Builder, búsqueda vectorial, AI Hub y agentes de IA.
   4. 1–2 week MVP: dada una medicación o procedimiento solicitado, la aplicación:
      • identifica diagnósticos de apoyo probables;
      • encuentra observaciones o notas recientes relevantes;
      • redacta un resumen de justificación.
   5. Idea adicional interesante: añadir una lista de verificación de “evidencia faltante”.
3. Buscador de brechas en la atención para cribado preventivo
   1. Qué hace: identifica pacientes que pueden tener retrasos en cribados, vacunaciones o seguimientos de enfermedades crónicas.
   2. Recursos FHIR: Patient, Immunization, Observation, Condition, Procedure y Encounter.
   3. Funciones de la plataforma a utilizar: FHIR SQL Builder, paneles de control/analítica y, opcionalmente, AI Hub.
   4. MVP de 1–2 semanas: implementad 2–3 reglas como:
      • seguimiento de HbA1c para diabetes;
      • ventana de cribado de mamografía;
      • recordatorio de vacunación contra la gripe/COVID;
      • seguimiento de la presión arterial.
   5. Idea adicional interesante: usar IA para generar mensajes de contacto personalizados según las preferencias del paciente o su nivel de riesgo.
4. Asistente de seguridad de medicación e interacciones
   1. Qué hace: construye una aplicación de revisión de medicación que detecta posibles duplicidades, interacciones, conflictos con alergias o problemas de adherencia utilizando datos de medicación y alergias de FHIR.
   2. Recursos FHIR: MedicationRequest, MedicationStatement, AllergyIntolerance, Condition y Observation.
   3. Funciones de la plataforma a utilizar: API FHIR, AI Hub y búsqueda vectorial.
   4. MVP de 1–2 semanas: mostrar:
      • lista de medicación activa;
      • detección de terapias duplicadas;
      • comprobación cruzada de alergias;
      • resumen de orientación en lenguaje sencillo.
   5. Idea adicional interesante: usar búsqueda vectorial sobre contenido de guías de medicamentos o documentos de educación para pacientes para devolver explicaciones adaptadas al contexto.
5. Navegador de planes de cuidados impulsado por IA
   1. Qué hace: convierte los recursos FHIR CarePlan y Goal en una experiencia guiada para pacientes o coordinadores de cuidados.
   2. Recursos FHIR: CarePlan, Goal, Task, Appointment, MedicationRequest y Observation.
   3. Funciones de la plataforma a utilizar: agentes de IA, AI Hub y API FHIR.
   4. MVP de 1–2 semanas: la aplicación responde a:
      • "¿Qué debería hacer este paciente a continuación?";
      • "¿Qué tareas están retrasadas?";
      • "¿Qué objetivos están fuera de seguimiento?".
   5. Idea adicional interesante: añadir un agente que cree recursos Task sugeridos en función de cambios en las observaciones o citas perdidas.
6. Emparejador de determinantes sociales y derivaciones comunitarias
   1. Qué hace: utiliza datos clínicos y sociales para recomendar recursos comunitarios de apoyo para transporte, inseguridad alimentaria, vivienda o salud mental.
   2. Recursos FHIR: Condition, Observation, QuestionnaireResponse, ServiceRequest, CarePlan y Patient.
   3. Funciones de la plataforma a utilizar: búsqueda vectorial, AI Hub y agentes de IA.
   4. MVP de 1–2 semanas: dado un perfil de paciente y un pequeño directorio de servicios locales:
      • identificar necesidades posibles;
      • recomendar recursos relevantes;
      • generar un resumen de derivación.
   5. Idea adicional interesante: almacenar los recursos comunitarios como contenido semánticamente buscable y usar búsqueda vectorial para emparejar necesidades con servicios.
7. Emparejador de ensayos clínicos FHIR
   1. Qué hace: empareja pacientes con criterios de elegibilidad de ensayos clínicos usando sus datos clínicos codificados y documentos no estructurados relevantes de FHIR.
   2. Recursos FHIR: Condition, Observation, MedicationStatement, Procedure, Patient y DocumentReference.
   3. Funciones de la plataforma a utilizar: búsqueda vectorial, AI Hub, agentes de IA y FHIR SQL Builder.
   4. MVP de 1–2 semanas: para unos pocos ensayos simulados:
      • extraer criterios;
      • compararlos con el perfil del paciente;
      • mostrar “probablemente elegible / quizá / poco probable” con justificación.
   5. Idea adicional interesante: el agente formula preguntas de seguimiento como “¿último eGFR?” o “¿tratamiento previo presente?” cuando los criterios estén incompletos.
8. Explorador de consultas en lenguaje natural a FHIR
   1. Qué hace: permite que un usuario haga preguntas como “mostrar pacientes diabéticos con A1c superior a 9 en los últimos 6 meses” y las traduce a consultas estructuradas FHIR o a FHIR SQL.
   2. Recursos FHIR: cualquier conjunto relevante, especialmente Patient, Condition, Observation y Encounter.
   3. Funciones de la plataforma a utilizar: FHIR SQL Builder y AI Hub.
   4. MVP de 1–2 semanas: soportad de 5 a 10 patrones de consulta:
      • descubrimiento de cohortes;
      • filtros de laboratorios recientes;
      • poblaciones basadas en medicación;
      • recencia de encuentros.
   5. Idea adicional interesante: mostrar la SQL generada o la consulta FHIR para que los evaluadores puedan ver la transparencia del sistema.
9. Banco de trabajo de riesgo de reingreso hospitalario FHIR
   1. Qué hace: construye un prototipo que estima el riesgo de reingreso hospitalario a corto plazo a partir de utilizaciones recientes, diagnósticos, medicación y resultados de laboratorio, y propone intervenciones.
   2. Recursos FHIR: Encounter, Condition, Observation, MedicationRequest, CarePlan y Patient.
   3. Funciones de la plataforma a utilizar: FHIR SQL Builder, AI Hub y dashboards.
   4. MVP de 1–2 semanas: usar un sistema basado en reglas o una puntuación ligera en lugar de un modelo de ML real:
      • ingresos recientes;
      • condiciones de alto riesgo;
      • seguimientos perdidos;
      • resultados de laboratorio anormales;
      • polifarmacia.
   5. Idea adicional interesante: generar recomendaciones de próximos pasos como sugerencias de Task o CarePlan.
10. Asistente conversacional de triaje FHIR
    1. Qué hace: un agente de IA realiza preguntas de triaje estructuradas a los pacientes, almacena las respuestas como QuestionnaireResponse y genera un resumen de traspaso para el clínico.
    2. Recursos FHIR: Questionnaire, QuestionnaireResponse, Condition, Observation, ServiceRequest y Encounter.
    3. Funciones de la plataforma a utilizar: agentes de IA, AI Hub y API FHIR.
    4. MVP de 1–2 semanas: el prototipo puede:
       • hacer preguntas sobre síntomas;
       • recomendar el nivel de urgencia;
       • generar una nota estructurada de traspaso;
       • crear una tarea de seguimiento o una solicitud de servicio.
    5. Idea adicional interesante: mapear la conversación a observaciones codificadas de FHIR siempre que sea posible.
11. Rastreador de seguimiento de imágenes y resultados
    1. Qué hace: rastrea resultados anómalos y asegura que tengan un seguimiento documentado, facilitando la detección de fallos en la “atención en circuito cerrado”.
    2. Recursos FHIR: Observation, DiagnosticReport, ServiceRequest, Task, Encounter y Patient.
    3. Funciones de la plataforma a utilizar: FHIR SQL Builder, AI Hub y agentes de IA.
    4. MVP de 1–2 semanas: detectar resultados anómalos y mostrar si hay:
       • una cita de seguimiento;
       • una solicitud repetida;
       • una tarea;
       • un plan en las notas.
    5. Idea adicional interesante: usar IA para redactar un mensaje de contacto o un recordatorio para el clínico.
12. Explicador de análisis de laboratorio para pacientes
    1. Qué hace: convierte resultados de laboratorio y sus tendencias en explicaciones en lenguaje sencillo para pacientes, con contexto educativo y preguntas sugeridas para su médico.
    2. Recursos FHIR: Observation, DiagnosticReport y Patient.
    3. Funciones de la plataforma a utilizar: AI Hub y búsqueda vectorial.
    4. MVP de 1–2 semanas: seleccionar algunos tipos de análisis como hemograma (CBC), HbA1c, perfil lipídico o panel metabólico (CMP) y generar:
       • qué significa el resultado;
       • si ha cambiado con el tiempo;
       • qué preguntar a continuación.
    5. Idea adicional interesante: usar búsqueda vectorial sobre contenido educativo fiable para fundamentar la explicación.

*La implementación de estas ideas garantiza bonificaciones adicionales.
*El desglose completo de bonificaciones tecnológicas se publicará próximamente.