Desde los primeros días de la informática, el sueño humano ha sido enseñar a las máquinas a pensar. En aquellos años fundacionales, la "inteligencia" se construía a partir de reglas inquebrantables: “Si ocurre A, entonces haz B”.
Así nacieron los sistemas expertos y los árboles de decisión, algoritmos deterministas que imitaban la lógica rigurosa de un profesional. Con el tiempo, estos sistemas sentaron las bases para modelos mucho más complejos —como las redes neuronales y los gigantes actuales, los Modelos de Lenguaje (LLM)—, que aprenden de vastas experiencias y se comunican con una naturalidad asombrosa.
Pero incluso en la era de la IA más avanzada, la lógica estructurada sigue siendo el corazón de todo razonamiento.
Florence Bot: Una IA Fiel a la Lógica Clínica
Florence Bot es una aplicación de consultoría digital centrada en la salud y el bienestar.
Su singularidad radica en su diseño: a diferencia de las IA modernas que dependen del deep learning, Florence fue construida meticulosamente a partir de múltiples árboles de decisión interconectados. Está programada manualmente con estructuras de código if/else que replican el pensamiento protocolizado de un profesional de enfermería o medicina durante una entrevista clínica.
Su propósito no es adivinar, sino guiar al usuario a través de un proceso de razonamiento estructurado. Cada respuesta del usuario activa una nueva ruta dentro del árbol, reduciendo progresivamente las opciones hasta alcanzar una orientación o recomendación final basada en protocolos.
¿Cómo Piensa Florence? Un Vistazo al Código
El sistema de Florence se basa en diagramas de flujo clínico del mundo real, traducidos a código JavaScript para ejecutarse directamente en cualquier navegador.
Tomemos el ejemplo de una evaluación de dolor torácico. El bot está programado para buscar y descartar primero las causas más graves, imitando el proceso de triaje de un especialista:
<script>
// 1. Inicia la secuencia de preguntas y toma la primera respuesta.
let dolorToracico = prompt("¿El dolor torácico es repentino, fuerte y se irradia (se extiende) hacia la mandíbula o el brazo izquierdo? (Responde: Si / No)");
// 2. Evalúa la primera condición (Posible Infarto)
if (dolorToracico && dolorToracico.toLowerCase().includes('si')) {
// Si la respuesta es 'Si' para la primera pregunta.
alert("?? ¡ALERTA! Esto podría ser un **INFARTO DE MIOCARDIO**.\n\nBUSQUE AYUDA MÉDICA DE EMERGENCIA INMEDIATAMENTE.");
}
// 3. Evalúa la segunda condición (Solo si la primera fue 'No').
else if (dolorToracico && dolorToracico.toLowerCase().includes('no')) {
// Si no es Infarto, pregunta por la segunda causa más común.
let respuestaEsofagitis = prompt("¿El dolor aparece principalmente después de comer o al acostarse, y se siente como ardor? (Responde: Si / No)");
// Evalúa si es Esofagitis.
if (respuestaEsofagitis && respuestaEsofagitis.toLowerCase().includes('si')) {
// Si la respuesta es 'Si' para la segunda pregunta.
alert("Esto podría ser **ESOFAGITIS** o reflujo ácido.\n\nPruebe un antiácido. Si es persistente o muy fuerte, consulte a un médico.");
}
// 4. Evalúa la tercera condición (Solo si las dos primeras fueron 'No').
else if (respuestaEsofagitis && respuestaEsofagitis.toLowerCase().includes('no')) {
// Si no es Infarto ni Esofagitis, pregunta por la tercera causa.
let respuestaMuscular = prompt("El dolor se siente punzante, se agrava al presionar el área específica del pecho o al moverse bruscamente? (Responde: Si / No)");
// Evalúa si es Muscular.
if (respuestaMuscular && respuestaMuscular.toLowerCase().includes('si')) {
// Si la respuesta es 'Si' para la tercera pregunta.
alert("?? Esto podría ser **DOLOR MUSCULAR/COSTOCONDRITIS** (Inflamación del cartílago costal).\n\nUse analgésicos de venta libre. Si empeora, consulte a un médico.");
}
// 5. El caso final (Solo si las tres fueron 'No').
else {
// Si la respuesta fue 'No' para todas las opciones.
alert("? No se pudo identificar una causa común. Dado que es dolor en el pecho, consulte a su médico o a una sala de emergencias para una evaluación completa.");
}
} else {
// Manejo de respuesta inválida para la segunda pregunta
alert("Respuesta inválida. Por favor, reinicie la evaluación y responda con 'Si' o 'No'.");
}
} else {
// Manejo de respuesta inválida para la primera pregunta o si canceló
alert("Respuesta inválida o cancelada. Por favor, reinicie la evaluación y responda con 'Si' o 'No'.");
}
</script>Esta metodología de "filtrado" es el mismo principio que sustenta los algoritmos clínicos de organizaciones como la American Heart Association (AHA), donde cada paso es una evaluación dependiente del resultado anterior.
Una Herramienta Pedagógica 100% Autónoma
Una de las mayores fortalezas de Florence Bot es su autonomía.
Todo el procesamiento ocurre de manera local, directamente en el navegador del usuario. Esto elimina la necesidad de conexión a Internet o servidores, haciendo de Florence una herramienta ideal para:
-
Capacitación y Simulacros en entornos educativos.
-
Uso en zonas rurales con conectividad limitada.
-
Educación para estudiantes de enfermería o técnicos que necesitan visualizar la estructura del pensamiento clínico.
Florence Bot no busca reemplazar el criterio profesional, sino enseñar cómo se estructura ese criterio. Demuestra que una secuencia lógica bien aplicada puede derivar en una orientación clínica efectiva.
La Reflexión Final
Florence Bot nos recuerda que no se necesita una supercomputadora ni un modelo de lenguaje de millones de parámetros para crear algo útil.
Así como los modelos actuales nacieron de la lógica de los primeros sistemas expertos, Florence Bot representa ese espíritu original: la inteligencia modesta, pero de precisión quirúrgica. Piensa sin distraerse, sin cansancio, sin conexión y con un propósito claro: enseñar, acompañar y apoyar el razonamiento humano.
Compartir