Experiencia
Los sistemas clínicos son de mis empleadores y sus clientes. Cuento el problema de ingeniería completo, sin identificar a nadie.
Desarrollador de Software
Junio 2024 — Presente
IRISLAB
Desarrollo y mantenimiento de Sistemas de Información de Laboratorio (LIS) en producción para hospitales públicos y laboratorios clínicos privados en Chile. El software donde se ingresa una atención, se recibe una muestra, se valida un resultado y se emite el informe que un médico va a leer.
- Años
- 2+
- Módulos
- 4
- Entorno
- Producción
Los sistemas descritos acá pertenecen a mi empleador y a sus clientes. No nombro instituciones ni muestro código, capturas ni datos. Lo que sí puedo contar es el problema de ingeniería, que es lo que de verdad importa para evaluar a alguien.
Ciclo completo del laboratorio
Un LIS acompaña la muestra desde antes de que exista hasta después de que el resultado se archiva. La fase pre-analítica cubre el ingreso de la atención, la toma y la recepción de la muestra; la post-analítica, la revisión técnica, la validación y la emisión del informe.
Lo que hace difícil este dominio no es ninguna pantalla en particular, sino que el estado sea consistente en todo momento y que cada transición quede trazable. Una muestra que aparece recibida sin haber sido tomada, o un resultado validado por alguien sin atribución, no es un bug cosmético: es un problema de auditoría clínica.
Trabajé además en módulos de gestión financiera, estadísticas mensuales de producción y reportabilidad bajo normativa MINSAL (REM y REMASEP). Esa reportabilidad es obligatoria y sus formatos son rígidos: el software tiene que producir exactamente lo que la norma pide, no una aproximación razonable.
Control de calidad
El módulo de Control de Calidad Interno es la parte técnicamente más interesante que he tocado.
Un laboratorio corre muestras de control de concentración conocida junto a las de pacientes, para detectar si el instrumento se está desviando antes de que eso contamine resultados reales. Eso implica:
- Graficación multinivel por analito y por lote. Cada analito se controla en varios niveles de concentración, y los lotes de material de control cambian: mezclar lotes en un mismo gráfico produce saltos que parecen desviaciones y no lo son.
- Reglas de Westgard. Un conjunto de reglas de decisión sobre la serie de controles —cuántas desviaciones estándar, cuántos puntos consecutivos, hacia qué lado— que distinguen ruido normal de una desviación real que obliga a rechazar la corrida.
- Detección de valores aberrantes con los tests de Dixon y Mandel & Mandel, con interpretación automática del resultado.
Lo que más me marcó de esto es que un falso positivo también tiene costo. Si el sistema rechaza corridas que estaban bien, el laboratorio deja de confiar en él y empieza a ignorarlo — y un sistema de alerta que se ignora es peor que no tenerlo.
LIS de citopatología
Lideré el diseño de un sistema bimodal: la misma base procesando muestras humanas y veterinarias, que comparten el flujo pero difieren en nomenclatura, campos obligatorios y formato de informe.
Incluyó un visor de resultados en tiempo real para acortar el tiempo entre que el patólogo termina de observar y el informe queda disponible. Fue el primer paso hacia el primer LIS de citopatología de la empresa.
Sobre trabajar en un stack heredado
Buena parte de esto es ASP.NET WebForms con VB.NET: tecnología que nadie elegiría hoy para empezar de cero. Aprendí dos cosas que no habría aprendido en un stack moderno.
La primera es que el código que funciona en producción tiene autoridad sobre mis preferencias. Reescribir por gusto estético en un sistema con pacientes reales del otro lado es una forma cara de introducir riesgo.
La segunda es que las restricciones de una plataforma vieja obligan a entender de verdad qué está pasando debajo. No hay un framework que resuelva el problema por ti; hay que saber cómo se mantiene el estado, cuándo se dispara cada evento y por qué el servidor hace lo que hace.
Desarrollador de Software
Marzo 2024 — Mayo 2024
Creceideas
Diseño y desarrollo de un sistema de detección de vehículos en tiempo real con visión por computadora, incluyendo el dashboard web de análisis y visualización.
- Modelo
- YOLOv8
- Modo
- Tiempo real
Detección y conteo de vehículos sobre video en vivo, con un dashboard para revisar los datos acumulados.
La parte que más enseña de un proyecto así no es entrenar el modelo, sino todo lo que lo rodea: armar y etiquetar un dataset que represente las condiciones reales —luz, ángulo, oclusión—, decidir qué cuenta como una detección válida, y mantener el procesamiento lo bastante liviano como para que “tiempo real” siga siendo cierto.
Fue mi primer contacto serio con la distancia entre un modelo que funciona en un notebook y un sistema que funciona en la calle. Esa distancia es la mayor parte del trabajo.