MADMADCOU · Motor de IA Predictivo
Acrónimo de Monitorización · Análisis predictivo de Deterioro Multiorgánico · Asistencia en Decisiones · Clínicas · Optimización de intervenciones Urgentes. Desarrollado por MMI66 Labs, unidad de innovación de MAG Market Intelligence.
Origen
2020 · GeoVoluntarios coordinó 300 voluntarios digitales durante la pandemia SARS-CoV-2. Esa experiencia evidenció la necesidad de sistemas predictivos en lugar de reactivos. En el III Critical Care Data Analysis Summit (noviembre 2025) nace MMI66 Labs como asociación sin ánimo de lucro.
Validación oficial
Registrado el 03.05.2025 en el Observatori d'IA en Salut de la Generalitat de Catalunya. Cumplimiento RGPD / HIPAA, cifrado AES-256, autenticación OAuth2 / JWT y control de acceso por roles (RBAC).
12 Modelos matemáticos avanzados
Rigor científico y predictibilidad como base del motor.
Modelo Bayesiano (MBERC)
Evaluación de riesgo crítico, predicción de choque séptico.
Modelo de Markov
Transiciones de estados clínicos y trayectorias de pacientes.
Control Adaptativo (PID)
Ventilación de precisión y ajuste de parámetros en tiempo real.
Simulador Fisiológico (EDOs)
Modelado determinista de respuesta fisiológica.
Monte Carlo
Inferencia bajo incertidumbre, simulación de escenarios.
Redes Neuronales Profundas
Detección de patrones en señales multivariadas.
HMM (Modelos Ocultos)
Estados clínicos no observables a partir de biomarcadores.
Optimización Estocástica
Asignación óptima de recursos UCI.
Regresión Cox / Supervivencia
Estimación de tiempo a evento crítico.
Análisis de Series Temporales
Tendencias hemodinámicas y respiratorias.
Sistema Experto Reglas
Bundles clínicos y guías de práctica codificadas.
Aprendizaje por Refuerzo
Optimización de políticas terapéuticas.
Arquitectura
Backend API
- Node.js + Express · arquitectura RESTful
- MongoDB Atlas · AWS EC2 / Vercel
- Docker · Prometheus + Grafana
Motor OSINT
- Python 3.11 · BioBERT (NLP médico) · spaCy
- Agentes MARTÍ (sepsis/RAM), M.H.I. (bioseguridad), OSINT (vigilancia)
- Interoperabilidad HL7 v2/v3, FHIR, DICOM, IEEE 11073
Esta herramienta web es una demostración de los principios clínicos de MADMADCOU. Los cálculos usan algoritmos simplificados (qSOFA, SOFA, NEWS2 y composición bayesiana) con fines educativos.