Evaluación de aptitud médica aeronáutica
Determina si un piloto es apto, apto con restricciones o no apto — anclado a normativa real, con veredicto trazable.
01 Problema y contexto
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 Solución
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 Cómo está construido
Sistema de apoyo a la decisión que evalúa la aptitud médica de un piloto. Ingiere exámenes de laboratorio y psicológicos y señales de sensores en tiempo real —presión, ritmo cardíaco, oxigenación— y razona con un modelo anclado a un dataset construido desde normativa aeronáutica y médica nacional e internacional. Entrega un veredicto —apto / apto con restricciones / no apto— con sus fuentes, su justificación, los riesgos asociados y la derivación a especialistas. Es su proyecto de título, con proyección comercial: está en gestión con la DGAC.
04 Decisiones éticas
- 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 Aspectos destacados
- Ingesta multimodal: exámenes de laboratorio y psicológicos + señales de sensores en tiempo real (presión, ritmo cardíaco, oxigenación).
- Modelo anclado a un dataset construido desde normativa aeronáutica y médica nacional e internacional; cada respuesta viene con su fuente y su justificación.
- Salida completa: veredicto, riesgos asociados y derivación a especialistas — no un número suelto.
- Pipeline en seis fases: investigación, dataset, entrenamiento, pruebas, aplicación web y validación.
- El evaluador del proyecto abrió el contacto con la DGAC. Está en gestión con el organismo.
06 Capturas
Código privado por su proceso comercial. Puedo mostrar el sistema funcionando en un walkthrough técnico — solicítalo por correo.