VUNO

Evaluación de la Arquitectura del Sistema VUNO Med

A enero de 2026, VUNO Med funciona como una capa global de orquestación de IA médica, tras su aprobación por la FDA para suites cardiovasculares y radiológicas. La arquitectura se centra en los motores VUNO Med-DeepCARS™ y VUNO Med-DeepBrain®, que aprovechan un pipeline de procesamiento unificado para analizar tanto datos DICOM basados en píxeles como señales fisiológicas de series temporales 📑. El sistema ha adoptado un modelo Cloud-First SaaS, utilizando AWS HealthImaging para la entrega de bajo retraso de informes de neurocuantificación 📑.

Orquestación de Imágenes Médicas y Signos Vitales

La plataforma emplea una arquitectura modular basada en microservicios para gestionar tareas diagnósticas de alta concurrencia.

• DeepCARS™ (Signos Vitales): Motor aprobado por la FDA que monitoriza PA, FC, FR y T° mediante transformadores temporales para predecir paradas cardíacas intrahospitalarias (IHCA) con hasta 24 horas de antelación 📑.
• DeepBrain® (SaaS de RM): Motor nativo en la nube de parcelación cerebral que realiza análisis volumétrico de más de 100 regiones cerebrales en menos de 60 segundos, ahora con generación nativa de resúmenes clínicos basados en RAG 📑.
• Triaje de Radiografías de Tórax: Priorización automatizada de hallazgos urgentes (ej. neumotórax, derrame pleural) directamente en la lista de trabajo del PACS, optimizada para los estándares de reembolso clínico de 2026 📑.

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Escenarios Operativos

• Predicción Cardíaca de Emergencia: Entrada: Telemetría de signos vitales (FC, FR, PA, T°) vía HL7 FHIR R5 → Proceso: Análisis temporal DeepCARS™ frente a datos de referencia de más de 2,5 millones de horas-paciente → Salida: Alerta de puntuación de riesgo (0-100) integrada en el panel de control de enfermería y estación de trabajo móvil 📑.
• Flujo de Trabajo de Detección de Demencia: Entrada: RM cerebral 3D ponderada en T1 vía DICOM STOW-RS a VUNO.CLOUD → Proceso: Cuantificación automatizada de atrofia con DeepBrain® y reconstrucción acelerada por AWS HealthImaging → Salida: Informe volumétrico con ranking percentil y comparación longitudinal en PDF 📑.

Directrices de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Latencia SaaS (RM): Comparar el tiempo de respuesta extremo a extremo para la cuantificación de RM 3D al utilizar reconstrucción nativa en la nube frente a nodos locales heredados 🧠.
• Pipeline de Ingesta FHIR R5: Las organizaciones deben validar la estabilidad del flujo bidireccional de datos entre VUNO.CLOUD y versiones específicas de EHR (Epic R5 / Cerner 2026) para puntuaciones de riesgo en tiempo real 🌑.
• Precisión del ASR Médico: Verificar la tasa de error de VUNO Med-DeepASR® en entornos quirúrgicos especializados, donde la nomenclatura difiere de la dictación radiológica estándar 🌑.