Ingeniería de Sistemas · 2026
Diseño de solución tecnológica de triaje médico inteligente adaptada al sistema de salud colombiano
El sistema de salud colombiano atraviesa una situación de presión creciente sobre los servicios de urgencias, donde la alta ocupación, los tiempos de espera prolongados y el uso inadecuado para casos no críticos terminan impactando directamente la oportunidad y la seguridad en la atención. En este contexto, el presente proyecto de grado se orienta al diseño y prototipado de una herramienta tecnológica de apoyo al triaje prehospitalario, denominada SmartTriage, que permita aportar a la priorización de pacientes desde una perspectiva alineada con la realidad nacional. En una primera etapa se realiza un análisis de la problemática a partir de indicadores cuantitativos y evidencia cualitativa provenientes de fuentes oficiales, lo que permite identificar patrones de sobreocupación, demoras en la clasificación y una proporción importante de consultas no urgentes que llegan a urgencias. A partir de estos hallazgos se formulan criterios operativos de triaje coherentes con la Resolución 5596 de 2015 y con las particularidades del contexto colombiano, integrando no solo variables clínicas, sino también factores de riesgo y condiciones territoriales. Posteriormente, se desarrolla una comparación estructurada entre dos alternativas tecnológicas, aplicación móvil nativa y aplicación web progresiva (PWA), mediante una matriz de decisión multicriterio que considera accesibilidad, compatibilidad con dispositivos de gama baja, consumo de datos, dependencia de tiendas de aplicaciones y experiencia de usuario. Los resultados de esta evaluación respaldan la elección de una PWA como arquitectura más adecuada para poblaciones con brechas digitales y conectividad limitada. Sobre esta base se diseña la arquitectura funcional de la solución y se construye un prototipo de interfaz en HTML, CSS y JavaScript que simula el funcionamiento de un módulo de clasificación de riesgo inspirado en modelos de aprendizaje automático documentados en la literatura. El prototipo permite registrar síntomas y datos básicos del paciente, obtener una recomendación preliminar de nivel de riesgo y visualizar centros de atención cercanos mediante geolocalización, integrando así los componentes de apoyo a la decisión y orientación al usuario. Finalmente, se plantea un plan de implementación futura que incluye la incorporación de un back-end, la gestión ética y legal de datos clínicos reales, el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y la validación clínica en instituciones de salud aliadas, considerando además la posible transformación del sistema de salud colombiano a partir de eventuales reformas. En conjunto, el trabajo entrega un diseño robusto y un prototipo funcional que demuestran la factibilidad técnica y conceptual de SmartTriage como herramienta de apoyo para mejorar la priorización y la gestión de la demanda en los servicios de urgencias.
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Contenido
- Introducciónp. 15
- Objetivosp. 17
- Definición del problemap. 18
- Justificaciónp. 20
- Análisis de Requerimientosp. 22
- Requerimientos funcionalesp. 22
- Registro estructurado de datos clínicos básicosp. 22
- Clasificación preliminar del riesgop. 23
- Presentación de recomendaciones de atenciónp. 23
- Módulo de geolocalización de centros de atenciónp. 24
- Gestión básica de usuarios y perfilesp. 25
- Explicación básica de la decisión (transparencia)p. 25
- Requerimientos no Funcionalesp. 26
- Usabilidad y simplicidad cognitivap. 26
- Compatibilidad y multiplataformap. 27
- Seguridad y confidencialidad básica de la informaciónp. 27
- Verificación de parámetros de diseñop. 27
- Tratamiento de datos personales y sensiblesp. 28
- Marco Teóricop. 28
- Salud digital y mHealthp. 28
- Concepto y evolución de la salud digitalp. 28
- Aplicaciones móviles en salud (mHealth)p. 29
- Contexto del sistema de salud colombianop. 29
- Problemática de saturación en urgenciasp. 30
- Retos en regiones apartadas y ruralesp. 31
- El triaje médicop. 31
- Importancia del triaje en el contexto colombianop. 31
- Consecuencias de un triaje ineficientep. 32
- Inteligencia Artificial y Machine Learning (ML) en saludp. 33
- Fundamentos del ML aplicado a medicinap. 33
- Modelos predictivos aplicados al triajep. 34
- Riesgos y limitacionesp. 35
- El paciente como usuario finalp. 35
- Usabilidad y accesibilidadp. 35
- Retroalimentación del paciente y mejora continuap. 36
- Análisis de restriccionesp. 36
- Restricciones Legales y Normativasp. 36
- urgencias "Triage”p. 36
- Protección de datos personales - Ley 1581 de 2012p. 36
- Restricciones Técnicas e Infraestructuralesp. 37
- Limitaciones de hardware en dispositivosp. 37
- Tiempo de respuesta del sistemap. 37
- Interoperabilidad con sistemas hospitalariosp. 37
- Restricciones Económicas y Financierasp. 38
- Costos de desarrollop. 38
- Mantenimiento y actualización continuap. 38
- Costos asociados a seguridad de datosp. 39
- Restricciones Socioculturalesp. 39
- Baja alfabetización digital en algunos usuariosp. 39
- Restricciones Éticas y de Seguridad en Saludp. 40
- Cambios normativos y reforma del sistema de saludp. 40
- Sesgos en los algoritmos de machine learningp. 41
- Riesgo de errores críticos en triajep. 41
- Metodología para la selección y desarrollo de soluciónp. 42
- Análisis y Establecimiento de Criterios Nacionalesp. 42
- Selección y Evaluación de la Herramienta Tecnológicap. 44
- Diseño y Prototipado detalladop. 45
- Arquitectura funcionalp. 46
- Resultadosp. 48
- Análisis y Establecimiento de Criterios Nacionalesp. 42
- Selección de la Herramienta Tecnológicap. 50
- Diseño y Desarrollo del Prototipo Funcionalp. 54
- Visualización Arquitectura funcional del prototipop. 54
- Prototipo de Interfaz (Mockups)p. 55
- Dashboardp. 56
- Nuevo Triaje (formulario de evaluación)p. 57
- Resultados IAp. 56
- Mi Perfilp. 56
- Puntos Cercanosp. 56
- Análisis de costosp. 61
- Costos para brindar el serviciop. 61
- Costos directos (Variables)p. 61
- Costos Fijosp. 62
- Gastos Generalesp. 63
- Resumen mensual de operaciónp. 63
- Inversión inicial del proyectop. 64
- Capital de Trabajop. 65
- Resumen general del proyecto a gran escalap. 66
- Consideraciones Finalesp. 67
- Plan de Implementación a futurop. 67
- Permisos y alianzas básicas (3–4 meses)p. 67
- Presentar el proyecto a comités de éticap. 67
- Ajustar el proyecto a las normasp. 68
- Buscar una alianza con una IPS/EPSp. 68
- Fase 2. Conseguir y ordenar los datos (4–6 meses)p. 68
- Definir qué datos necesitop. 68
- Pedir los datos históricosp. 69
- Limpiar y ordenar la basep. 69
- Fase 3. Agregar un back-end sencillo (4–6 meses)p. 69
- Definir una arquitectura simplep. 69
- Crear una pequeña base de datosp. 69
- Implementar reglas básicas de triajep. 70
- Seguridad básicap. 70
- Fase 4. Analítica y primera versión de IA (6–9 meses)p. 70
- Analizar los datos (sin IA todavía)p. 70
- Probar modelos sencillos de predicciónp. 70
- Conectar el modelo con la herramientap. 71
- Registrar y revisar el comportamiento del modelop. 71
- Conclusionesp. 72
- Referenciasp. 75
- adscritas a la red pública de Bogotá D.Cp. 30
- Figura 2. Diagrama de Arquitectura funcional del prototipop. 47
- Figura 3. Arquitectura de archivos de SmartTriagep. 54
- Figura 4. Pantalla - Dashboardp. 56
- Figura 5. Pantalla – Nuevo Triajep. 57
- Figura 6. Pantalla – Resultados IAp. 58
- Figura 7. Pantalla – Mi Perfilp. 59
- Figura 8. Pantalla – Puntos Cercanosp. 60
- Tabla 1. Definición preliminar de criterios de triaje para el prototipop. 43
- disponibles para el diseñop. 44
- Tabla 3. Actividades para realizar el diseño de la arquitectura y el prototipadop. 46
- Tabla 4. Evaluación comparativa de plataformasp. 50
- valor en peso colombianop. 62
- valor en peso colombianop. 62
- estimada y valor en peso colombianop. 61
- proyectop. 64
- peso colombianop. 64
- estimada y valor en peso colombianop. 61
- gasto total general estimado, recopilado de las anteriores operaciones presentadasp. 66