Heartbeat
Motor de Salud Proactiva — IA Dual-Brain
Motor de salud proactiva de 84K+ líneas con arquitectura IA dual-brain: un LLM táctico (8B) para decisiones en tiempo real y un LLM estratégico (70B) para análisis de tendencias sobre 50+ interacciones. Perfiles User DNA polimórficos sirven bebés, celíacos, estudiantes y seniors mediante un schema adaptativo único con UX basada en metáforas.
Año
2025 — Presente
Rol
Arquitecto & Developer
Tecnologías
8 tecnologías
El Desafío
Las apps de salud proporcionan datos reactivos — logs, gráficas, promedios — pero carecen de inteligencia proactiva.
- Ninguna app predice que un bebé rechazará el biberón de las 19h basándose en 3 semanas de patrones de alimentación
- Ninguna detecta que la tendencia de tensión arterial de un senior cruzará un umbral en 48 horas
- La capa que falta es una IA que piense estratégicamente a lo largo del tiempo, no solo que responda al momento actual
El Enfoque
Arquitectura dual-brain con perfiles de usuario polimórficos:
- LLM Táctico (Llama 3.1 8B vía Groq, <500ms) — decisiones en tiempo real en cada interacción
- LLM Estratégico (Llama 3.3 70B) — análisis Deep Pulse sobre 50+ heartbeats acumulados para detectar patrones invisibles a nivel individual
- User DNA Polimórfico — único schema de base de datos con UX basada en metáforas: El Nido (bebé), El Escudo (celíaco), La Biblioteca (estudiante), El Invernadero (senior)
- Las mismas columnas JSON llevan semánticas de salud completamente diferentes por tipo de perfil
La Solución
Múltiples motores interconectados cubriendo todo el espectro de salud:
- Deep Pulse — detecta patrones multi-día, produce insights tipados (ALERTA_TENDENCIA, PREDICCIÓN, OPTIMIZACIÓN_RUTINA) con scores de confianza
- Travel Engine — distancia Haversine con histéresis para detección de viaje e inferencia de vuelos (>1000km en <2h). Ajusta por perfil: modo jet-lag para bebés, bases de datos de gluten por país para celíacos, ajustes de medicación por zona horaria para seniors
- Evolución Visual I2I — cadena genealógica de imágenes donde cada generación desciende de la anterior con intensidad adaptativa (0.1 sutil → 0.9 dramático) reflejando el estado de salud en tiempo real
- Simulación de Crisis — escenarios de estrés multi-día ejercitando las tres capas juntas
- Gamificación — refuerzo psicológico: puntos, rachas, progresión de niveles y metáforas visuales (jardines que crecen, escudos que se fortalecen) para bucles conductuales de salud
24+ endpoints API, 43+ definiciones de tools LLM, abstracción IA de 4 proveedores con fallback automático.
Resultados Clave
- 84K+ líneas de código en 58 archivos (24 endpoints backend, frontend de 10K+ líneas)
- IA dual-brain: táctica (8B, tiempo real) + estratégica (70B, análisis de tendencias)
- Perfiles polimórficos: 4 tipos de usuario en un schema adaptativo
- Travel Engine con detección de vuelos y ajustes de salud por zona horaria
- Cadenas genealógicas de imágenes I2I con búsqueda semántica (embeddings BGE-M3)
- Gamificación como herramienta psicológica de refuerzo conductual en salud
- App Android vía Capacitor (NutriNen Baby)
- Abstracción LLM de 4 proveedores: Groq, Cloudflare AI, Gemini, DeepSeek