El reto
Un importante proveedor de tecnología y servicios sanitarios, especializado en soluciones farmacéuticas y analítica de datos de salud, dependía del conteo manual de pastillas.
El conteo manual es lento y propenso a errores, y genera cuellos de botella que afectan a la gestión de inventario, la seguridad del paciente y el cumplimiento normativo. El cliente necesitaba una prueba de concepto capaz de reconocer y contar productos farmacéuticos concretos por código NDC a partir de fotografías, incluidas imágenes con varios tipos de pastillas a la vez, con una precisión de nivel farmacéutico.
Nuestra solución
Desarrollamos un sistema de visión artificial basado en una red neuronal profunda, ajustada para la detección y el conteo de pastillas farmacéuticas y entrenada con imágenes de alta resolución de múltiples categorías.
El pipeline de inferencia genera cajas de predicción con puntuaciones de confianza, que se evalúan frente a los datos de referencia con las métricas de precisión, recall y F1.
- Variantes de modelo pequeña y grande para equilibrar la precisión y los requisitos de cómputo
- Interfaz de usuario para subir imágenes, ajustar el umbral de confianza y visualizar los resultados en tiempo real
- Documentación técnica completa y código fuente entregados al cliente
El resultado
El sistema alcanzó más del 99,9 % de precisión, recall y F1 en todas las predicciones, una mejora notable frente a los métodos manuales. Las organizaciones sanitarias pueden automatizar los procesos de inventario farmacéutico, dedicar a su personal a tareas de atención al paciente de mayor valor y mantener un cumplimiento normativo coherente y auditable.
El mismo enfoque se aplica al control de calidad en el ámbito sanitario en general, como la inspección de dispositivos médicos, la validación de la fabricación de medicamentos o la automatización de ensayos clínicos, y puede escalarse a lo largo de la cadena de suministro farmacéutica, desde la fabricación hasta la farmacia minorista.
