NeuroSoft
Sistema Integral de Gestión de Historias Clínicas con Extracción automatica NLP para su analisis completo
Dashboard principal con vista general de estadísticas y métricas clave del sistema.
Tecnologías y librerías implementadas en la solución
El Desafío Clínico y Objetivo
Plataforma web desarrollada para un profesional del sector neurológico con el objetivo de gestionar, digitalizar y analizar grandes volúmenes de historias clínicas. El núcleo del sistema procesa documentos no estructurados (PDF y Word) mediante Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP simbólico) para extraer automáticamente datos médicos críticos. Además, incorpora un motor de deduplicación inteligente y un dashboard de reportes estadísticos para facilitar la toma de decisiones clínicas, gestionando toda la persistencia de forma eficiente mediante estructuras JSON.
Arquitectura y Módulos
Desglose de los componentes principales desarrollados, desde el relevamiento formal de requerimientos hasta el procesamiento semántico y modelado de datos.
Ingeniería de Requisitos, Casos de Uso y Documentación
Especificación formal de requerimientos funcionales y no funcionales, diagramas de Casos de Uso (C.U.), modelado de actores clínicos y documentación integral desarrollada para el Seminario Integrador.
Diseño de Base de Datos y Modelo Entidad-Relación (DER)
Modelado relacional y conceptual de entidades clínicas críticas (Pacientes, Historias Clínicas, Fármacos, Estudios LCR/RMN y Escala EDSS). Estructuración de datos con esquemas Pydantic y almacenamiento optimizado para trazabilidad médica.
Motor de Ingestión Masiva y Extracción NLP
Pipeline en FastAPI para procesar lotes de documentos clínicos heterogéneos (.docx, .pdf, .doc). Implementa clasificación de arquetipos documentales, normalización canónica y algoritmos deterministas de extracción semántica.
Filtros Avanzados y Reportes Estadísticos
Herramientas de búsqueda y filtrado multicriterio para cruzar variables patológicas complejas y generar reportes analíticos sintéticos orientados a la toma de decisiones clínicas.
Especificaciones de Arquitectura
FastAPI estructurado en capas (API Routers, Schemas de validación Pydantic, Services para lógica de negocio y Utils para algoritmos de parsing).
Modelado conceptual y DER con entidades clínicas normalizadas (Pacientes, Historias Clínicas, Fármacos, Estudios LCR/RMN y Escala EDSS), validación estricta con esquemas Pydantic y almacenamiento optimizado para trazabilidad médica.
Next.js con App Router, interfaces completamente tipadas con TypeScript, hooks personalizados para estados dinámicos y componentes Shadcn UI.