Inteligencia predictiva para bancos de sangre
Anticipa la escasez de sangre del Hospital General de Medellín con 14 días de anticipación y convierte esa señal en campañas de donación diseñadas con IA.
La presión del sistema (demanda − oferta, media móvil de 7 días) se compara contra un umbral τ. Si el modelo ve escasez a 14 días, el asistente de IA diseña la campaña, genera el flyer y la despliega en el mapa.
 Inicio El estado del banco de sangre de un vistazo |
|
 Dashboard Stock vigente, presión vs τ y riesgo a 14 días |
 Mapa 3D Campañas activas con su flyer y origen de la demanda |
 Estudio de campañas El asistente IA propone la campaña y genera el flyer |
 ¿Puedo donar? Test de aptitud y puntos de donación cercanos |
| Conjunto (datos.gov.co · HGM) | Registros | Rol |
|---|---|---|
| Banco de sangre | 35.840 | Oferta: donaciones |
| Población atendida | 221.203 | Demanda: hospitalizaciones |
| Defunciones | 5.094 | Demanda: muertes asociadas a sangre |
uv sync # dependencias
uv run python scripts/build_db_and_model.py # (una vez) modelo + base de datos
uv run uvicorn src.app:app --port 8000 # http://localhost:8000Variables de entorno en .env: GEMINI_API_KEY para el
asistente de campañas y la búsqueda de lugares.
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| Rol | Formación | |
|---|---|---|
| Jerónimo Hoyos | Ingeniero en IA | Ing. de Sistemas e Informática · UNAL Medellín |
| Daniel Arango | Ingeniero de Software | Ing. de Sistemas · EAFIT |
| Jose Miguel García | Data Scientist | Estadística · UNAL Medellín |
| Valentina Muñoz | Diseñadora | Ing. Administrativa · UNAL Medellín |
Hospital General de Medellín · Banco de sangre · 2026