LAISO: un asistente inteligente para monitorear señales de burnout en internos de Medicina

LAISO es un asistente virtual desarrollado por estudiantes de Ingeniería de Sistemas de Unifranz para apoyar la detección temprana y el monitoreo de indicadores asociados al burnout en internos de Medicina. La herramienta utiliza una base de conocimientos médicos y un sistema de generación aumentada por recuperación (RAG) para orientar sus respuestas, pero debe entenderse como apoyo informativo y de alerta, no como diagnóstico clínico ni sustituto de evaluación profesional.

Las largas jornadas, el poco descanso y la presión emocional durante las rotaciones hospitalarias pueden afectar el bienestar de los estudiantes de Medicina. Frente a esa realidad, LAISO -Lógica Artificial Inteligente para una Salud Óptima- propone usar tecnología para organizar información, generar señales de alerta y facilitar un seguimiento más continuo.

“El proyecto se llama Sistema de Detección y Monitoreo del Síndrome de Burnout. El principal beneficio o aporte de nuestro sistema es que digitaliza y automatiza el seguimiento de la salud mental. En lugar de depender de encuestas una vez al año, nuestro sistema ofrece un monitoreo a través de la plataforma”, explica Isaac Mealla, estudiante de Ingeniería de Sistemas de Unifranz.

¿Qué es LAISO y para qué sirve?

LAISO es un asistente inteligente diseñado para conversar con el usuario, procesar información relacionada con burnout y organizar indicadores de agotamiento. Su objetivo es contribuir a que estudiantes e instituciones identifiquen señales de alerta con mayor oportunidad y puedan promover acciones de acompañamiento.

El equipo desarrollador está conformado por Isaac Mealla, Kevin Mujica, Amilkar Guarachi, Franz Orozco y Jhosue Fariñas, estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Privada Franz Tamayo (Unifranz).

La propuesta busca generar estadísticas útiles para que las instituciones conozcan mejor el estado de sus estudiantes y, al mismo tiempo, ofrecer una herramienta accesible desde dispositivos móviles o computadoras.

¿Por qué el burnout en estudiantes de Medicina requiere atención?

La Organización Mundial de la Salud (OMS) incluye el burnout en la CIE-11 como un fenómeno ocupacional, no como una enfermedad mental. Lo conceptualiza como resultado de estrés crónico en el trabajo que no ha sido gestionado con éxito y lo caracteriza por agotamiento, distancia mental o cinismo respecto al trabajo y menor eficacia profesional.

Aunque el concepto de la OMS se refiere específicamente al contexto ocupacional, la formación clínica de los internos de Medicina comparte condiciones de alta demanda: jornadas extensas, presión emocional, responsabilidades progresivas y disminución del descanso. Por eso, el burnout se ha convertido en un tema relevante dentro de la educación médica.

Una revisión sistemática y metaanálisis publicada en International Journal of Social Psychiatry reunió 42 estudios con 26.824 estudiantes de Medicina y estimó una prevalencia global de burnout de 37,23%, aunque con alta variabilidad según país, instrumento y contexto de medición.

Los estudiantes convierten un problema real en una solución digital

“La inspiración nació al observar la realidad que enfrentan los estudiantes de Medicina durante sus rotaciones hospitalarias. Vimos de cerca las jornadas agotadoras, la falta de sueño y la carga emocional que soportan, situaciones que pueden afectar su bienestar y salud mental”, destaca Mealla.

El desarrollo comenzó con investigación, definición de requerimientos, diseño de arquitectura y construcción del asistente inteligente. Este proceso permitió aplicar conocimientos de programación, análisis de información e inteligencia artificial a una necesidad vinculada con la salud mental universitaria.

La experiencia muestra cómo los proyectos integradores pueden conectar distintas áreas del conocimiento. En este caso, la Ingeniería de Sistemas se vincula con una problemática observada durante la formación médica y propone una herramienta tecnológica con potencial de impacto social.

¿Cómo utiliza LAISO una base médica y tecnología RAG?

“En la creación del agente conversacional y su sistema RAG (Generación Aumentada por Recuperación), lo innovador es que la IA responde exclusivamente con base en los documentos y la literatura médica seleccionada”, explica Amilkar Guarachi.

La generación aumentada por recuperación, conocida como RAG por sus siglas en inglés, permite que un sistema de inteligencia artificial consulte una base documental previamente definida antes de responder. En salud, este enfoque puede ayudar a limitar respuestas sin sustento y mejorar la trazabilidad de la información, aunque no elimina la necesidad de validación, supervisión, evaluación de seguridad y protección de datos.

Revisiones recientes sobre RAG en medicina señalan que estas soluciones todavía se encuentran en una etapa temprana y requieren avances en validación clínica, evaluación de seguridad, control de alucinaciones, privacidad y adaptación a distintos contextos antes de considerarse herramientas confiables para usos clínicos amplios.

LAISO orienta, pero no diagnostica

La herramienta debe entenderse como un apoyo para monitoreo, organización de información y generación de señales de alerta. Su función no es diagnosticar burnout, indicar tratamientos ni reemplazar la evaluación de profesionales de salud mental o medicina ocupacional.

Esta precisión es importante para el uso responsable de la inteligencia artificial en salud. Una plataforma que conversa con estudiantes y procesa información sensible necesita criterios claros de privacidad, límites de uso, derivación oportuna y validación en escenarios reales.

En ese sentido, LAISO funciona como un proyecto de innovación educativa con potencial de crecimiento, pero su implementación futura deberá acompañarse de evaluación técnica, revisión ética, resguardo de datos personales y coordinación con profesionales especializados.

¿Puede LAISO escalar a otros problemas de salud mental universitaria?

“El sistema tiene potencial para escalar, podría integrarse una aplicación móvil nativa y la escalabilidad para que el proyecto pueda detectar otros puntos muy aparte del síndrome de burnout”, señala Guarachi.

El siguiente desafío será ampliar sus capacidades y validar su funcionamiento en escenarios reales. Para los estudiantes, el valor del proyecto está en haber desarrollado una solución desde cero y en explorar cómo la tecnología puede contribuir al monitoreo de condiciones que afectan el bienestar estudiantil.

“Nos sentimos bastante satisfechos porque pudimos desarrollar todo el programa desde cero y, como tal, contribuir al monitoreo del síndrome de burnout y a la identificación de problemas que pueden afectar la salud mental de los estudiantes”, sostiene el equipo.

Tecnología, aprendizaje haciendo e impacto social

LAISO muestra cómo aprender haciendo puede transformar conocimientos de Ingeniería de Sistemas en soluciones aplicadas. El proyecto no se limita a construir un chatbot: parte de una necesidad real, define requerimientos, organiza una base de conocimiento, desarrolla una arquitectura tecnológica y plantea un uso orientado al bienestar estudiantil.

La propuesta también abre una conversación más amplia para las universidades: cómo utilizar inteligencia artificial para fortalecer procesos de acompañamiento sin perder de vista la dimensión humana, ética y profesional del cuidado.

El reto no consiste únicamente en automatizar encuestas o respuestas. Consiste en diseñar tecnologías capaces de activar preguntas oportunas, generar información útil y promover que los estudiantes busquen ayuda cuando la necesiten.