Caso real
Examya: IA para Órdenes Médicas
El caso real detrás de Shuri: OCR médico por WhatsApp, cotización FONASA, embeddings, compliance MINSAL y arquitectura clínica.
Por qué los subagentes sirven más como revisores que como escritores
Lanzar 5 agentes a escribir código en paralelo es un desastre. Por qué invertimos el patrón: 1 escritor y 5 revisores adversarios ciegos.
El costo oculto de ignorar la interoperabilidad en salud antes de 2027
La Ley 21.668 no es un capricho del MINSAL, es una barrera comercial. Si tu clínica no interopera FHIR en 2027, empezará a perder plata y contratos.
Mi stack B2B: Cómo uso NotebookLM y Obsidian para cerrar negocios en salud
Vender software clínico requiere procesar horas de reuniones y PDFs densos. Así armé un workflow con IA para convertir documentos en propuestas letales.
Por qué los portales de resultados legacy matan la experiencia del paciente
Los laboratorios siguen entregando claves impresas para descargar PDFs inentendibles. Cómo Examya usa FHIR y WhatsApp para arreglar esta fricción.
La IA clínica falla por el dato, no por el modelo
Un modelo clínico puede sonar correcto y fallar igual si recibe PDFs, texto libre y resultados sin trazabilidad. El problema empieza antes del prompt.
La interoperabilidad no empieza conectando todo
Por qué los pilotos FHIR/Core-CL deben partir con un flujo acotado, datos sintéticos y evidencia antes de tocar producción.
Ley 21.719 en software clínico: consentimiento y ARCO-P real
Cómo convertí privacidad en arquitectura para Examya: consent ledger, ARCO-P, reportes y autoservicio antes de diciembre de 2026.
Human-in-the-loop no basta: cómo diseño supervisión real para IA médica
Supervisar IA médica no es poner un médico mirando. Requiere autoridad, trazabilidad, escalamiento, monitoreo de drift y evidencia auditable.
La IA no arregla procesos rotos: los acelera
Antes de automatizar con IA, hay que mapear decisiones, datos, trazabilidad y reglas. Si automatizamos caos, solo obtenemos caos más rápido.
NEW, REVIEW, DUPLICATE: el guard que evita que un agente de contenido escriba el mismo post diez veces
Cómo diseñé un guard determinístico con tres estados para evitar que mi agente de contenido repita temas en el blog
Fhirex by Examya: pilotos FHIR sin tocar producción
Por qué lanzamos fhirex.examya.cl: pilotos FHIR/Core-CL con datos sintéticos, evidencia técnica y revisión TI antes de producción.
Forensic Code Cleanup: borrar código con método
Cómo borré 12 archivos zombie en Shuri con forensic cleanup, ripgrep, tests y revisión adversarial como guardrail final.
El laboratorio clínico como API de salud digital
El laboratorio clínico ya recibe órdenes, procesa muestras y devuelve resultados. La capa faltante es tratarlo como una API clínica.
Del laboratorio clínico al dato interoperable
La salud digital empieza cuando el resultado de laboratorio deja de ser PDF y se convierte en DiagnosticReport FHIR trazable.
Compliance no es feature: es evidencia
En salud digital, que una feature funcione no basta. Sin trazabilidad auditable, para el regulador simplemente no existe.
100% Compliant: Cómo cerramos los 36 verificadores MINSAL en tiempo récord
Cerrar la acreditación MINSAL (Ley 21.541) no es solo picar código. Te cuento cómo pasamos del 33% al 100% de cumplimiento en un solo fin de semana.
Mitigación de Alucinaciones en Sub-agentes: Protocolo de 4 Comandos para Producción
Cómo detectar y mitigar alucinaciones en sub-agentes con un protocolo práctico basado en verificación adversarial y redundancia.
Democratizando el acceso a FONASA MLE: Datos abiertos y un servidor MCP
Cómo convertimos el catálogo de exámenes FONASA en una herramienta para agentes de IA con un servidor MCP y datos normalizados a 7 dígitos.
Lecciones de un rechazo: Lo que CORFO nos enseñó con Examya
Nos rechazaron el Semilla Inicia por el video de 40s. Acá te cuento por qué el aprendizaje es el mejor 'equity' que puedes sacar de un fracaso.
Migración de esquemas Prisma: cómo sobrevivir al infierno local en un monorepo de salud
Lecciones de campo sobre las trampas de migración de esquemas en un monorepo médico con múltiples bases de datos y ambientes de desarrollo.
Por qué Claude sobre GPT-4 para español: 6 razones desde el campo
Después de construir un agente médico con OpenAI y Claude, 6 razones prácticas por las que Claude supera a GPT-4 para producción en español.
Pruebas unitarias y TDD en agentes de IA: Lecciones desde el campo de batalla de Examya
Cómo implementé pruebas unitarias y TDD en mi agente médico de IA, los desafíos encontrados y las soluciones que realmente funcionan en producción.
Ingeniería de Campo: cómo construimos un laboratorio molecular portátil en la Patagonia
Los detalles técnicos detrás de BioHealth: cómo empaquetamos extracción de RNA, microfluidos y conectividad 4G en una caja de herramientas para operar en Torres del Paine.
El email equivocado de OpenAI que nos obligó a migrar 45.000 embeddings
Migramos 45,678 vectores médicos por un aviso de deprecación falso. Cómo el error de OpenAI mejoró nuestra precisión en 37%.
Arquitectura de Routing OCR en Examya: cómo un foto decide el flujo completo
Análisis profundo de la arquitectura de routing OCR en Examya: cómo un foto médica decide entre cotización e interpretación de resultados.
Sub-agentes que alucinan: protocolo de detección y mitigación en producción
Cómo detectar y mitigar cuando sub-agentes de IA reportan información incorrecta: un caso real con gemini-flash y el protocolo de 4 comandos.
Testing estratégico en agentes de IA: de unitarios a adversariales
Cómo construí un sistema de testing multi-capa para agentes médicos, desde unitarios con TDD hasta protocolos adversariales en producción.
FHIR DiagnosticReport: cómo un resultado de laboratorio viaja de vuelta al médico que lo ordenó
El resultado salió del analizador. Ahora tiene que llegar al sistema del médico que lo pidió — sin PDF, sin WhatsApp, sin intermediario humano. Así funciona DiagnosticReport FHIR y así lo implementa Examya.
Cómo instalé el primer lab PCR privado de Magallanes (y por qué terminé construyendo IA)
En marzo 2021, subí un gabinete de 300 kg con grúa al segundo piso en cuarentena patagónica. En mayo procesábamos los primeros PCR COVID privados de Magallanes. Lo que aprendí en esas noches me llevó a construir Examya.
Orquestación Multi-Agente vs Agente Único: Lecciones desde el Campo
Mi viaje construyendo Cotocha: por qué la orquestación multi-agente supera al agente único en proyectos reales.
Sub-agentes que alucinan: 3 tests fallando que gemini-flash juró que pasaban
gemini-flash reportó 'all tests passing': 3 tests fallaban, 353 líneas de package-lock.json de regalo. El protocolo de 4 comandos que armé para auditar sub-agentes en Examya.
De 0 a pagos por WhatsApp: Mercado Pago + Stripe desde una conversación
Cómo construí un sistema de pagos integrado en WhatsApp que procesa órdenes médicas y cobra automáticamente con Mercado Pago y Stripe.
FHIR + Ley 21.668: cómo Examya se prepara para la interoperabilidad obligatoria en Chile
Cómo estamos agregando una capa FHIR sobre el stack actual de Examya (NestJS + Prisma + pgvector) para cumplir con la Ley 21.668 sin reescribir todo.
Laboratorios clínicos: la pieza que falta para interoperar la salud en Chile
Mapeamos 245 laboratorios clínicos de Arica a Punta Arenas. Cuatro de cada diez no tiene presencia digital funcional. La Ley 21.668 los va a obligar a interoperar en 2026. Estos son los datos del terreno.
Chile obliga a interoperar fichas clínicas: por qué esto cambia todo para la salud digital
La Ley 21.668 obliga a todos los prestadores de salud en Chile a interoperar sus fichas clínicas. Analizo qué significa esto técnicamente, qué estándares vienen (FHIR, SNOMED CT, AIToF), y cómo Examya se está preparando para este nuevo mercado obligatorio.
Crowdsourcing de precios médicos: cómo Examya construye transparencia de costos capa por capa
Arquitectura real de las 3 capas de inteligencia de precios en Examya: datos FONASA, crowdsourcing de usuarios y generación de órdenes desde WhatsApp. Con código, decisiones de diseño y bugs reales.
OCR médico en WhatsApp: cómo mi agente lee órdenes de exámenes y resultados de laboratorio
Arquitectura real del pipeline OCR de Examya: cómo un agente de IA clasifica fotos en WhatsApp, decide si son órdenes médicas o resultados de laboratorio, y genera cotizaciones FONASA automáticamente. Con bugs reales y decisiones de diseño explicadas.
DeepEval: cómo mido la calidad de mi agente médico con métricas objetivas
Cómo construí un evaluation layer con DeepEval para medir la calidad de Shuri, el agente médico de Examya. Con datos reales: de 20% a 70% en E2E, métricas custom para FONASA, y por qué gpt-5-nano no sirve para structured output.
pgvector + embeddings en producción: La base de razonamiento médico en Examya
Arquitectura de búsqueda semántica y similitud textual en producción con pgvector, pg_trgm y datos MINSAL reales.
Una semana de construcción: 82 decisiones que moldean un producto de IA
Lo que revelan las memorias de Engram sobre una semana real de desarrollo: bugs cazados, arquitectura endurecida, y las decisiones invisibles que hacen que un agente médico funcione.
Examya: cómo construí un agente médico para WhatsApp que procesa órdenes de exámenes
Detalles técnicos de la implementación del agente Shuri en Examya, un sistema para procesar órdenes médicas vía WhatsApp con integración FONASA.
Huillín: el agente de WhatsApp que gestiona reservas de cabañas en la Patagonia
Cómo construí un bot agéntico con Claude API que maneja el ciclo completo de reservas — disponibilidad, sincronización de calendarios y pagos — sin intervención humana.