Ingeniería de Sistemas · 2026

Prototipo de aplicación móvil con modelo predictivo para detección temprana de diabetes mediante Machine Learning

Resumen

La transformación digital en el sector salud ha impulsado el desarrollo de herramientas tecnológicas orientadas a mejorar la gestión de la información clínica y a fortalecer los procesos de apoyo a la toma de decisiones. En este contexto, la integración de aplicaciones móviles con modelos de aprendizaje automático representa una alternativa relevante para optimizar el registro, la consulta y el análisis de datos médicos de manera ágil, estructurada y accesible. El presente trabajo de grado propone el diseño y desarrollo de SmartDiagnosis AI, un prototipo de aplicación móvil con soporte backend, orientado a la administración de pacientes, el almacenamiento de registros clínicos y la estimación del riesgo asociado a diabetes a partir de variables médicas relevantes. La solución permite la autenticación de usuarios, el registro de pacientes, la creación y consulta de historiales clínicos y la generación de predicciones mediante un modelo de machine learning entrenado con datos clínicos. Para su implementación se emplearon tecnologías como React Native con Expo para la aplicación móvil, FastAPI para el backend, PostgreSQL para la persistencia de la información y librerías especializadas para la integración del componente predictivo. Como resultado, se obtuvo un prototipo funcional que articula la gestión básica de información clínica con capacidades de análisis predictivo, constituyéndose en una herramienta de apoyo tecnológico para el personal de salud. El sistema no sustituye el criterio médico profesional, pero ofrece una base útil para futuras soluciones de apoyo clínico en entornos de salud digital.