Desarrollo de un Chat Bot para el laboratorio clínico

Resumen

El artículo describe el desarrollo de un chatbot utilizando IA, concebido para reducir los errores de la fase preanalítica del laboratorio mediante respuestas 24/7 basadas en un catálogo validado de unas 4 000 pruebas, convertido a JSON y utilizando la técnica RAG (Retrieval Augmented Generation) sobre GPT-4o-mini. Ha sido implementado en Python utilizando librerías como LangChain, FAISS, entre otras. y dispone de una interfaz web para mejorar la accesibilidad de este, el sistema además dispone de un servidor de memoria para acelerar las respuestas, el bot también se integra con bases de datos que contienen imágenes de tubos y material de extracciones y se puede clasificar como Dispositivo Médico Clase I. Se están realizando pruebas piloto en dos laboratorios donde un 80 % de los usuarios lo considera útil, aunque el 30 % encuentra dificultades al formular consultas, lo que subraya la necesidad de mejorar la experiencia de usuario y la detección automática de idioma. La metodología RAG ha permitido minimizar "alucinaciones" y actualizar contenidos sin re-entrenar, pero persisten retos técnicos (manejo heterogéneo de tablas), regulatorios (RGPD) y de explicabilidad clínica. Se prevé ampliar la herramienta a las fases analítica y post-analítica y evolucionar si se pudiera hacia funciones de soporte a la decisión clínica bajo normativa CE, reforzando así la calidad del laboratorio clínico y liberando al personal para tareas de mayor valor.

Fecha de lectura	jul 2025
Idioma original	Español
Supervisor	Remo Suppi Boldrito (Director/a)