Aeronautical medical fitness assessment
Determines whether a pilot is fit, fit with restrictions, or unfit—grounded in official regulations, with a traceable verdict.
01 Problem and context
Determinar la aptitud médica de un piloto exige cruzar exámenes clínicos y psicológicos con una normativa aeronáutica y médica extensa, nacional e internacional. Es lento, disperso y de altísima consecuencia: un error tiene efecto clínico y legal. Y no es aceptable enviar datos médicos sensibles a un servicio externo de IA.
El método viene de la aviación: los procedimientos están escritos por accidentes, la automatización nunca tiene la última palabra, y nada crítico se confirma con una sola fuente. Esa cultura de seguridad es la que trae a la IA.
02 Solution
Un sistema que ingiere exámenes y señales de sensores en tiempo real y razona con un modelo anclado a un dataset construido desde la normativa. Cada veredicto viene con su fuente y su justificación —no una opinión del modelo— más los riesgos asociados y la derivación a especialistas.
01 Investigación · 02 Dataset · 03 Entrenamiento · 04 Pruebas · 05 Aplicación web · 06 Validación
03 How it's built
A decision-support system that evaluates pilot medical fitness. It ingests lab test results, psychological evaluations, and real-time sensor signals—blood pressure, heart rate, oxygenation—and reasons using a model anchored to a dataset built from national and international aviation and medical regulations. It delivers a verdict—fit / fit with restrictions / unfit—complete with sources, rationale, associated risks, and specialist referrals. It is a capstone project with commercial potential, currently under discussion with the DGAC.
04 Ethical decisions
- El piloto elige si sus datos médicos se guardan o se borran automáticamente al cerrar sesión — una decisión que nadie le pidió tomar.
- Aunque el veredicto sea «apto», el sistema igual deriva a un especialista: un algoritmo no debería ser la última palabra sobre el cuerpo de alguien.
05 Highlights
- Multimodal ingestion: lab tests and psychological evaluations + real-time sensor signals (blood pressure, heart rate, oxygenation).
- Model grounded in a dataset built from national and international aviation and medical regulations; every response includes its source and rationale.
- Comprehensive output: verdict, associated risks, and specialist referrals—not just an isolated number.
- Six-phase pipeline: research, dataset, training, testing, web application, and validation.
- The project evaluator established contact with DGAC, and discussions with the agency are currently underway.
06 Screenshots
The code is private due to its commercial process. I can show the system running in a technical walkthrough — request it by email.