Prototipo de sistema de consulta con agentes de IA para verificación de disponibilidad de medicamentos en fórmulas para prestadores de servicio de dispensación: evaluación de viabilidad técnica

Abstract

El presente proyecto se enfoca en resolver las ineficiencias del acceso a medicamentos recetados en Colombia, un problema que se manifiesta en largos tiempos de espera y falta de información para los pacientes. La solución es un prototipo funcional de un sistema de consulta, diseñado para optimizar la verificación de la disponibilidad de medicamentos en fórmulas médicas. El sistema fue concebido con una arquitectura modular y se implementó en un entorno completamente local, utilizando tecnologías de código abierto para mantener un costo cero. La orquestación central de todos los flujos de trabajo se gestiona mediante n8n, que actúa como el motor que conecta cada componente. El corazón del sistema lo compone un agente de inteligencia artificial (IA), basado en el modelo multimodal de Gemini. Este agente es capaz de interpretar el lenguaje natural de los usuarios y extraer información clave de las fórmulas médicas. La información extraída por la IA, como el número de documento del paciente, los nombres de los medicamentos y sus cantidades, se utiliza para consultar la disponibilidad en un sistema de inventario simulado, construido sobre una base de datos MySQL. El prototipo también incluye un módulo de agendamiento que genera enlaces de Calendly con los datos del paciente ya precargados, facilitando la programación de citas para la recogida de medicamentos. Para la confirmación de estos agendamientos, se desarrolló un flujo que revisa periódicamente un correo electrónico de notificación de Calendly, extrae los detalles de la cita con otro agente de IA y actualiza el stock apartado en la base de datos. La notificación al paciente se envía por WhatsApp, cerrando así el ciclo de la automatización. El código para la lógica de los nodos de n8n se desarrolló en JavaScript, y la interfaz de usuario se implementó con HTML/CSS/JavaScript. Todo el entorno se ejecutó en Docker para garantizar 3 la portabilidad. El proyecto demuestra la viabilidad técnica de automatizar procesos críticos del sector farmacéutico, estableciendo un modelo de bajo costo que puede escalarse para mejorar la experiencia de pacientes y el rendimiento de los prestadores de servicios de dispensación