HealthTracker
El problema
Llevar un registro útil de una condición crónica es, en la práctica, un trabajo administrativo: anotar cada síntoma, su intensidad, cuándo empezó, si sigue activo o ya pasó, qué medicamento se tomó y cuándo. Los formularios tradicionales no perdonan el cansancio, la letra pequeña ni la memoria a corto plazo. Justo las tres cosas que una enfermedad prolongada, la edad o una discapacidad ponen a prueba primero.
Del otro lado, el médico recibe la versión resumida de meses de síntomas en una consulta de quince minutos, sin el detalle que le permitiría ver un patrón real.
Por qué existe
Este proyecto nació de algo personal. Tengo una condición que tardó años en diagnosticarse: el tipo de condición que los formularios médicos no capturan bien y que los médicos ven fragmentada, consulta a consulta, sin continuidad. Saber eso de primera mano cambió cada decisión de diseño. La forma en que el sistema distingue síntomas puntuales de condiciones persistentes, la accesibilidad para quien está agotado, la vista del médico que agrega lo que el paciente no siempre sabe articular.
HealthTracker fue presentado en el Hackathon Barranqui-IA 2026, donde obtuvo una de las calificaciones más altas de la edición. Lo que más recordé de ese día no fue el resultado: fueron las personas que se acercaron después a compartir sus propias historias de diagnóstico tardío.
Cómo funciona
HealthTracker es una app web (Next.js + Supabase) donde el paciente registra su salud hablando, como si le escribiera a alguien: “hoy me duele la cabeza, un 6 de 10” es suficiente. Un asistente construido sobre Claude extrae los datos estructurados de esa conversación (síntoma, intensidad, zona del cuerpo, fecha) y puede también leer documentos médicos (fórmulas, resultados de laboratorio) y sacar la misma información de ahí.
Cada síntoma se clasifica automáticamente con SNOMED CT, el vocabulario clínico estándar, para que sea interoperable con otros sistemas de salud. La app expone un endpoint FHIR con el historial del paciente. Pero el paciente nunca ve esos códigos: lo que él escribió en sus propias palabras es lo que se le muestra a él; el término clínico queda reservado para la vista del médico.
El sistema distingue entre un síntoma puntual (dolor de cabeza de hoy, y ya) y una condición que persiste en el tiempo (fatiga, que sigue activa aunque no se registre todos los días). Esa clasificación es siempre una decisión explícita del paciente, nunca inferida. Las condiciones activas se muestran de forma prominente en el panel principal, con la opción de marcarlas como resueltas en cualquier momento.
El portal del médico agrega alertas automáticas (patrones de síntomas severos, tendencias que empeoran, medicamentos sin mejora aparente), notas SOAP generadas por IA con trazabilidad completa, y un mapa grupal de síntomas cruzado con datos de calidad del aire.
Buena parte del trabajo reciente ha sido de accesibilidad: tipografía y controles más grandes, entrada de intensidad por botones táctiles en vez de un control deslizante, dictado por voz en el chat, y modo oscuro. El supuesto de diseño es que el usuario real puede ser un adulto mayor, alguien con una discapacidad motriz, o simplemente alguien agotado por su propia enfermedad.
El equipo
Todo el desarrollo ha corrido por cuenta de Dorelys Martínez Suárez. El proyecto no tiene equipo en este momento, pero sí respaldo creciente: personas que se sumaron tras el hackathon y centros de investigación con quienes estoy explorando alianzas para la etapa de pruebas clínicas.
Estado actual
En desarrollo activo. Ya funcionan: registro por formulario y por chat, clasificación SNOMED CT automática, seguimiento de condiciones crónicas activas y resueltas, portal médico con notas SOAP y alertas, exportación FHIR, y exportación del historial completo a PDF para el paciente.
El próximo foco es la validación estructurada con usuarios reales en entornos clínicos. La parte técnica funciona. Lo que viene ahora es comprobar si realmente cambia algo para quienes más lo necesitan.