La clasificación ELN 2022, resuelta en código

Los datos del paciente se anonimizan en nuestros servidores propios con IAs locales.
Ningún dato personal viaja por la red sin protección.

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LamIA · Hematología · Leucemia Mieloide Aguda

La clasificación ELN 2022,
resuelta en código.

No es un chatbot médico. Es un clasificador determinista con las fuentes delante.

Transforma informes clínicos en clasificaciones ELN y recomendaciones terapéuticas con evidencia verificable. En segundos. Sin que el dato del paciente viaje por la red.

Modelos evaluados
Ninguno cambió la categoría ELN respecto al clasificador determinista. Por eso la clasificación la da el código, no un modelo
0
Parámetros extraídos
Del informe en texto libre a datos estructurados: edad, ECOG, analítica, citogenética y mutaciones
0
PHI enviado a redes externas
Anonimización en servidores propios antes de cualquier procesamiento
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Finalidad prevista

Esta herramienta es de apoyo a la formación y la investigación. No es un producto sanitario ni una herramienta de diagnóstico. Su contenido se genera con asistencia de inteligencia artificial y puede contener errores. Cualquier decisión diagnóstica o terapéutica sobre un paciente real corresponde a un profesional sanitario cualificado, bajo su criterio y responsabilidad.

Por qué LamIA es diferente

No generalista.
No en la nube.
No sin evidencia.

Cada decisión de apoyo que genera LamIA está entrenada, validada y respaldada para un único dominio — LMA — con los criterios más exigentes del momento.

I

Especialización, no adaptación

Entrenado específicamente para hematología clínica y LMA. No es un LLM de propósito general redirigido a medicina — es un motor construido sobre guidelines ELN, NCCN y literatura PubMed.

II

Servidores propios. IAs locales. PHI anonimizado.

El dato clínico se anonimiza en nuestra infraestructura privada antes de cualquier procesamiento. Nunca llega identificado a un LLM online. Nunca viaja sin protección por la red.

III

Cada output cita su fuente

Ninguna recomendación sin bibliografía verificable. ELN, NCCN, PubMed y ClinicalTrials.gov vinculados directamente. El clínico sabe de dónde viene cada recomendación.

IV

Apoyo al criterio, no sustitución

LamIA amplifica la decisión del hematólogo. La responsabilidad clínica sigue siendo humana. El sistema no decide — informa, clasifica y recomienda con transparencia total.

Flujo de trabajo

Del informe clínico
a la clasificación ELN
en tres pasos.

Paso 01 · Entrada

Texto libre, imagen o informe. En español o inglés.

LamIA acepta el informe en cualquier formato. Extrae automáticamente los parámetros estructurados que necesita.

  • Edad, sexo, ECOG, blastos, LDH, VCM, plaquetas
  • Mutaciones: FLT3-ITD, NPM1, CEBPA, IDH1/2, TP53…
  • Citogenética: cariotipo, FISH, alteraciones específicas
  • Morfología y datos de citometría
Texto libre Imagen / frotis PDF
Paciente varón de 58 años. Diagnóstico de LMA de novo. Blastos 72%. Cariotipo normal 46,XY. Moleculares: FLT3-ITD positivo (ratio 0.82), NPM1 mutado, DNMT3A mutado. ECOG 1. LDH 987 U/L. Sin tratamiento previo.
Extracción automática · 12+ parámetros
Paso 02 · Clasificación

Clasificación ELN 2022/2024 automática con score de confianza.

Un solo resultado de riesgo con los datos que lo sustentan destacados. Actualizado con los criterios ELN más recientes, incluyendo los marcadores moleculares de 2024.

Clasificación ELN 2022 · Resultado
Desfavorable
Ejemplo · 3 criterios confirmados
FLT3-ITD ↑ alta carga NPM1 mutado Cariotipo normal DNMT3A
Indicador determinante

FLT3-ITD con ratio >0.5 en ausencia de mutación NPM1 aislada → riesgo desfavorable según ELN 2022 tabla 1.

Döhner et al. Blood 2022;140(25) · ELN Working Group
Paso 03 · Terapéutica

Opciones terapéuticas documentadas, cada una con la evidencia que la sustenta.

Cada opción llega con las referencias que la respaldan y su nivel de evidencia. La decisión sobre un paciente concreto es del profesional. Guárdalas en tu biblioteca para consultas futuras. El clínico puede cuestionar, contrastar y decidir con fundamento.

Midostaurin + 7+3 Primera línea · FLT3+

Inducción con citarabina + daunorubicina + Midostaurin (día 8-21). Consolidación con AVEC + Midostaurin. Evaluar trasplante alogénico de médula ósea en primera remisión completa en riesgo desfavorable.

Döhner et al. Blood 2022;140(25) — ELN Guidelines LMA Stone et al. NEJM 2017;377:454-464 — RATIFY trial NCCN Guidelines AML v1.2024
ELN 2022 NCCN v1.2024 PubMed 📚 Guardar
Capacidades

Todo lo que necesita
un servicio de hematología.

Desde la admisión del paciente hasta el seguimiento. Una plataforma completa diseñada con el flujo real del especialista en mente.

I — Extracción

Extracción automática de parámetros

Informe en texto libre, imagen de frotis o PDF. LamIA extrae 12+ campos estructurados y los lleva al modelo de clasificación sin intervención manual.

II — Clasificación ELN

Estratificación de riesgo actualizada

Clasificación automática según ELN 2022/2024 con score de confianza por paciente. Los criterios determinantes quedan resaltados para revisión clínica.

III — Evidencia

Opciones terapéuticas con su evidencia

Opciones de inducción y consolidación documentadas desde ELN, NCCN y PubMed. Cada una incluye las fuentes que la sustentan, citables directamente.

IV — Cohortes

Análisis comparativo de grupos

Crea, compara y analiza cohortes de pacientes. Estadísticas descriptivas y comparativas para investigación clínica y revisión de resultados.

V — Simulaciones

Análisis por lotes con distintos protocolos

Evalúa el impacto de diferentes protocolos farmacológicos sobre una cohorte antes de tomar decisiones. Compara escenarios con datos reales.

VI — Auditoría

Trazabilidad completa e inmutable

Registro append-only de cada consulta, clasificación y recomendación generada. Quién accedió, cuándo y qué resultado obtuvo. Compliance listo para revisión.

Investigación

Preguntas de cohorte,
respondidas en agregado.

Atlas contesta con números sobre grupos de pacientes. De ahí no sale la ficha de nadie, y no es una promesa: es como está construido.

I — Cohortes

Definidas por criterios, no por lista

Se declaran condiciones (edad, ECOG, mutaciones) y el servidor resuelve cuántos las cumplen sin devolver quiénes son. Por debajo de cinco pacientes no hay desglose, porque con menos casos cualquier reparto identificaría a una persona.

II — Feasibility

Cuántos cumplirían un ensayo

La respuesta es un techo: los criterios duros solo pueden excluir, así que la cifra es un máximo que los criterios de texto libre solo pueden reducir. Quien no tiene el dato se cuenta aparte, ni como elegible ni como excluido.

III — Genómica

Co-ocurrencia y exclusión mutua

No cuántas veces coinciden dos genes, sino si coinciden más de lo que cabría por azar. Test exacto de Fisher, porque con cohortes pequeñas el chi-cuadrado no es fiable. Los pares apoyados en muy pocos casos no se reportan.

Formación

Practicar sobre casos
sintéticos, nunca reales.

El Aula trabaja siempre sobre casos construidos para enseñar. Ningún dato de paciente entra aquí.

I — Resolver caso

Propones antes de ver la solución

El alumno asigna categoría de riesgo y terapia, y luego compara con el motor. La corrección la da el clasificador determinista, no un modelo: dos alumnos con la misma respuesta reciben siempre el mismo veredicto.

II — Tutor socrático

Pregunta, no responde

Guía con preguntas y señala el dato que contradice lo dicho, pero tiene prohibido dar la solución. Es la única pieza que usa un modelo de lenguaje, y lo usa para preguntar.

III — Banco de preguntas

Repaso espaciado

Lo que aciertas vuelve más tarde, lo que fallas vuelve el mismo día. Las preguntas están escritas o derivadas del clasificador, nunca generadas por un modelo: una pregunta con respuesta inventada se memoriza igual que una buena.

Interfaz

Diseñada para
hematología. No para
informáticos.

El flujo del especialista, respetado desde el primer clic. Sin curvas de aprendizaje innecesarias.

LamIA · Panel de Pacientes app.axclea.com
Panel
Pacientes
Analizar
Atlas
Aula
Biblioteca
Actividad
Ajustes
Total
12
Pendientes
34
Hoy
ELN
2022/2024
PacienteClasificaciónConfianzaEstado
LMA-4521 · 58aDesfavorableCompletado
LMA-4519 · 42aFavorableCompletado
LMA-4517 · 67aIntermedioEn proceso
LMA-4515 · 55aDesfavorableCompletado
LMA-4513 · 34aFavorableCompletado

«La primera herramienta de IA que se sienta a la mesa del comité y con cada recomendación trazable a su fuente»

Privacidad

PHI anonimizado.
Servidores propios.
IAs locales.

El dato clínico nunca viaja por la red en formato identificado. Antes de que cualquier modelo lo procese, nuestro sanitizador retira automáticamente los identificadores de salud protegidos en nuestra propia infraestructura.

Los modelos de IA corren en servidores privados de AXCLeA con IAs locales — no en APIs de terceros, no en plataformas de consumo, no en LLMs online. Lo que entra al modelo ya está anonimizado. Lo que sale es un resultado estructurado, auditable y citable.

I

Nombre, DNI, NIE, historia clínica, Seguridad Social, tarjeta sanitaria, teléfono, domicilio, fechas y edad

II

Modelos corriendo en servidores propios con IAs locales

III

Sin llamadas a LLMs externos. Sin datos en la nube de terceros

IV

Solo el clínico que introduce el caso conserva la relación original

Antes · Informe original
Paciente: Nombre Apellido Apellido
DNI: 00000000-X
Historia: HU-0000-0000
Tel: +34 600 000 000
Nacimiento: 00/00/0000
↓ Sanitización automática · AXCLeA infrastructure
Después · Entrada al modelo
Paciente: [ID-ANON-4521]
DNI: [SANITIZADO]
Historia: [SANITIZADO]
Tel: [SANITIZADO]
Nacimiento: [58a · grupo edad]
Datos personales enviados fuera del hospital 0 bytes
Cómo funciona

Cuatro pasos.
Cero PHI expuesto
en la red.

I

Pega un informe en cualquier formato

Texto libre, PDF, imagen de frotis o dictado. En español o inglés. El informe entra cifrado a nuestra infraestructura privada.

II

Anonimización en servidores propios

El PHI sanitizer retira los identificadores sobre nuestra infraestructura — antes de que ningún modelo lo vea. Solo el clínico conserva la relación original.

III

Razonamiento en IAs locales

Los modelos corren en LLMs locales dentro de nuestros servidores privados — nunca en APIs online — y cruzan ELN 2022, NCCN, PubMed y ClinicalTrials.gov en segundos.

IV

Resultado estructurado y auditable

Clasificación ELN, opciones terapéuticas documentadas con sus fuentes, curvas de supervivencia y ensayos compatibles. Registro inmutable generado automáticamente.

ISO 27001

Gestión de seguridad de la información

Marco de gestión de riesgos y controles de seguridad sobre toda la infraestructura.

En proceso
RGPD / HIPAA

Protección de datos internacionales

Cumplimiento del marco regulatorio europeo y norteamericano para datos de salud.

Cumplido
Infraestructura propia

Servidores privados · IAs locales

Sin datos en la nube de terceros. Sin llamadas a APIs externas. Procesamiento propio.

Activo
Audit Trail

Trazabilidad completa e inmutable

Registro append-only de cada interacción para auditorías internas y externas.

Activo

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LamIA ahora.

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