// IA clínica · medicina de urgencia
Inteligencia artificial clínica
para
medicina de urgencia
Eunosia es una plataforma de inteligencia artificial para
servicios de urgencia. Modelos especializados en español
clínico, integrados al flujo del médico sin fricción.
// desarrollado por un médico de urgencia
cómo funciona
01
Se instala dentro de la institución
La infraestructura queda en las instalaciones
clínicas. Nada de datos clínicos viaja fuera de la
institución.
02
Se integra al EMR existente
Eunosia se acopla al sistema clínico que el servicio
ya usa. No exige migración, cambio de proveedor ni
flujos paralelos.
03
El médico trabaja igual que siempre
Las sugerencias aparecen en contexto, dentro de la
ficha. El control clínico y la responsabilidad
siguen siendo del médico tratante.
capacidades
Modelos especializados en el lenguaje, estructura y flujo de
trabajo de los servicios de urgencia. Arquitectura pensada
para operar dentro de la institución, integrada al sistema
clínico existente.
productos
Copilot
Extensión de navegador para el EMR. Autocompletado
inline ghost-text en tiempo real y panel lateral con
sugerencias contextuales basadas en protocolos
clínicos.
live
Triage
Clasificador de destino del paciente: alta,
observación, hospitalización, UCI o traslado.
Arquitectura híbrida para decisiones estructuradas.
beta
CIE-10
Codificación diagnóstica automática desde el texto
libre de la atención, adaptada al contexto de
urgencia.
beta
Forecast
Forecasting de volumen y ocupación. Incorpora el
estado del servicio en tiempo real provisto para
producir recomendaciones operacionales auditables.
beta
Exámenes
Motor de sugerencia de exámenes complementarios
basado en recuperación sobre guías y protocolos
clínicos.
beta
NLP
Servicios de normalización, extracción de entidades
clínicas y segmentación de texto libre clínico.
beta
Pipeline
Infraestructura de procesamiento y control de
calidad de datos clínicos para entrenamiento y
evaluación continua.
infra
Dataset
Conjuntos de datos para entrenamiento y evaluación
de modelos clínicos de urgencia: datos sintéticos.
Diseñados para investigación reproducible sin
exponer información de pacientes.
research
arquitectura
Arquitectura híbrida: modelos clásicos para decisiones
estructuradas, modelos de lenguaje para generación de texto
clínico. Diseñada para desplegarse dentro de la institución.
# flujo de inferencia
EMR → extensión de navegador
│
├─ ghost-text → autocompletado local
├─ destino → clasificador estructurado
├─ sugerencias → modelo + recuperación
└─ codificación → modelo especializado
# recuperación
guías clínicas · protocolos institucionales
# despliegue
inferencia on-site, dentro de la institución
entrenamiento infraestructura dedicada
principios
-
On-premise por defecto. Los datos
clínicos no salen de la institución. Inferencia local,
sin dependencia de proveedores externos.
-
Infraestructura abierta. La capa
fundacional es pública y reutilizable por cualquier
institución de salud en Chile. Modelos entrenados e
integraciones clínicas permanecen privados.
-
Español clínico real. Adaptado a la
jerga, abreviaturas y estructura de fichas utilizadas en
los servicios de urgencia, no traducciones.
-
Integración sin fricción. El médico no
cambia de herramienta: Eunosia vive dentro del EMR
existente.
-
Evaluación con médicos. Cada modelo se
valida contra casos estructurados revisados por
urgenciólogos.
privacidad
Eunosia está diseñada para que los datos clínicos nunca
salgan de la institución.
Inferencia local
Los modelos se ejecutan dentro de la institución.
Ningún texto de ficha, identificador ni metadato
clínico se transmite a servidores externos.
Sin telemetría a terceros
La plataforma no envía eventos de uso, prompts ni
contenido clínico a servicios de observabilidad de
terceros. Lo que ocurre en la institución, queda en
la institución.
Cumplimiento normativo local
Diseñada para operar en el marco de la Ley 19.628
sobre protección de datos personales y las
exigencias sectoriales de salud en Chile.
Separación de entornos
El entorno de entrenamiento y el entorno de
inferencia clínica están aislados. Los datos
institucionales no se utilizan para entrenar modelos
fuera del convenio institucional.