Docokids, GenAI

Acerca de

Docokids es una startup de HealthTech emergente fundada en 2022 con la misión de transformar el acceso a la atención pediátrica a través de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial y modelos de idiomas grandes (LLM). La compañía aborda una brecha de salud global: la falta de orientación médica oportuna y confiable para padres y cuidadores, especialmente en el manejo de la fiebre pediátrica, uno de los síntomas más comunes e inductores de ansiedad en la primera infancia. Operando principalmente en América Latina, Docokids ofrece recomendaciones clínicas instantáneas a través de una plataforma de conversación basada en WhatsApp que combina experiencia pediátrica con algoritmos de procesamiento del lenguaje natural. Con un equipo multidisciplinario de 18 profesionales, incluidos expertos médicos, ingenieros de inteligencia artificial y personal operativo, la organización ha proporcionado más de 100,000 consultas virtuales a las familias de 28 países. Docokids opera bajo un modelo de suscripción flexible y ha recibido el reconocimiento de entidades globales como UNICEF (a través del Fondo de Venture de UNICEF) y TechStars, posicionándose como una innovación escalable, inclusiva y basada en la misión en el ecosistema de salud pediátrica.

Desafío del cliente

Los docokids enfrentaron un desafío comercial crítico: garantizar un acceso inmediato, seguro y escalable a recomendaciones clínicas confiables para manejar la fiebre pediátrica, uno de los síntomas más comunes y angustiantes en la primera infancia. La solución debía estar disponible las 24 horas, los 7 días de la semana, a través de un canal accesible como WhatsApp, y cumplir con los estrictos estándares de seguridad, transparencia y auditabilidad técnica, especialmente dada la alineación de la compañía con las directrices de UNICEF.

Para enfrentar este desafío, Docokids estableció una estrategia de dos etapas. La primera entrega consistió en construir un prototipo de código abierto basado en tecnologías transparentes y auditables. Esta fase tuvo como objetivo validar el concepto y garantizar que el asistente pediátrico pudiera proporcionar asesoramiento de gestión de fiebre confiable utilizando componentes abiertos, desplegables en infraestructura autogestionada (en las instalaciones). Este enfoque fue diseñado para alinearse con los principios de soberanía, replicación y equidad de UNICEF, lo que permite que la solución sea adoptada por otras organizaciones o sistemas de salud pública.

El segundo entregable implicó transformar el prototipo validado en un producto nativo de nube de grado de producción totalmente alojado en AWS. Esta fase se centró en lograr la escalabilidad global, la resiliencia operativa y las capacidades avanzadas de IA a través de una arquitectura sin servidor. La evolución incluyó la integración de los servicios generativos de IA, particularmente la base de conocimiento de roca madre y roca madre de Amazon, para brindar orientación clínica altamente contextual, precisa y en tiempo real. Esto permitió a los docokids pasar de una implementación local controlada a una plataforma sólida y escalable capaz de respaldar la creciente demanda de los usuarios al tiempo que mantiene la rentabilidad, la disponibilidad y el cumplimiento de los estándares de salud digitales.

Solución del socio

Para abordar los desafíos del cliente, Clouxter diseñó e implementó la solución Docokids en dos fases distintas, alineadas con los requisitos de UNICEF y las mejores prácticas de AWS. En la primera entrega, Clouxter construyó un asistente de IA pediátrico de código abierto desplegado en un entorno autogestionado. Esta versión utilizó componentes abiertos y LLM de código abierto (por ejemplo, OLMO), que cumple con los mandatos de UNICEF sobre transparencia, replicabilidad y soberanía tecnológica. Si bien permitió a los docokids validar el caso de uso y satisfacer las necesidades de cumplimiento temprano, la arquitectura tenía limitaciones clave: la infraestructura local carecía de escalabilidad y resistencia, y el LLM produjo resultados inconsistentes bajo una alta demanda.

Para superar estas limitaciones, Clouxter dirigió una migración estratégica a una arquitectura nativa nativa de nube sin servidor alojada en AWS. Este segundo entregable aprovechó un conjunto de servicios de AWS para garantizar que la solución fuera escalable, rentable, seguro y listo para la producción. El asistente de conversación fue rediseñado utilizando el rock de Amazon, que sirvió como la columna vertebral generativa de IA invocando los modelos Claude V2 y Claude 3.5. Clouxter también integró la base de conocimiento de la roca madre para admitir el razonamiento contextual a través de RAG (generación de recuperación acuática), conectándola a datos clínicos vectorizados almacenados en Amazon Aurora PostgreSQL Servidor.

La capa de orquestación de la solución se construyó con AWS Lambda, implementado a partir de imágenes de contenedores almacenadas en Amazon Elastic Container Registry (ECR). Esto permitió el uso de lógica personalizada a través del SDK del agente Strands, lo que permite al asistente administrar conversaciones múltiples de giro, aplicar reglas específicas pediátricas y recuperar la memoria de Amazon DynamoDB. Todas las tuberías clínicas no estructuradas de contenido e ingestión se administraron en Amazon S3, que también impulsó la ingestión de la base de conocimiento de Bedrock.

Clouxter proporcionó soporte de extremo a extremo en ambas etapas de implementación. Durante la fase inicial de código abierto, Clouxter gestionó la experimentación y la implementación del modelo en Amazon Sagemaker, y aseguró el cumplimiento de los requisitos de transparencia de UNICEF. Durante la migración de AWS, Clouxter asumió la responsabilidad total de aprovisionar la infraestructura como código (IAC), asegurando todos los componentes a través de IAM, permitiendo el monitoreo a través de CloudWatch y establecer un Runbook para la excelencia operativa. Toda la transición a AWS redujo los costos de infraestructura mensual en más de un 69%, mientras que mejoró significativamente la disponibilidad y los tiempos de respuesta.

El entorno de producción final es totalmente sin servidor, elástico y alineado con los principios bien arquitigados de AWS. Admite alta disponibilidad, flujos de trabajo de IA conversacionales seguros y almacenamiento escalable del conocimiento clínico. Clouxter continúa proporcionando soporte posterior al despliegue, incluida la monitorización de la infraestructura, la optimización del rendimiento y la validación de preparación operativa: la defensa del asistente de docokids sigue siendo confiable, seguro y listo para crecer a nivel mundial.

Entregable 1:

Principalmente compatible con Amazon Sagemaker

Entregable 2:

Arquitectura totalmente sin servidor con servicios AWS

Resultados y beneficios

La implementación de la solución DOCOKIDs condujo a una transformación significativa en la entrega de orientación clínica pediátrica, abordando el desafío central del cliente de proporcionar un apoyo inmediato, confiable y escalable a los cuidadores. Al migrar de un prototipo local y de código abierto a una arquitectura totalmente sin servidor y de grado de producción en AWS, Docokids pudo lograr el rendimiento y la rentabilidad a nivel empresarial mientras mantenía la calidad clínica requerida para un entorno de atención médica.

La nueva arquitectura mejoró las métricas operativas clave en todos los ámbitos. El porcentaje de respuestas clínicas estructuradas aumentó del 32% en la versión de código abierto al 96.1%, lo que garantiza la claridad y la consistencia para los usuarios finales. La disponibilidad de servicios aumentó del 96.0% al 99.7%, lo que respalda el acceso ininterrumpido las 24 horas, los 7 días de la semana, a la orientación de salud a través de WhatsApp. Además, los tiempos de respuesta promedio cayeron de 1,500 ms a 720 ms, y los costos de infraestructura mensuales se redujeron en más del 69%, de USD 1.685 a USD 495. Estas mejoras no solo mejoraron la satisfacción del usuario, sino que también aumentaron la preparación de la plataforma para la escala global.

A través de su asociación con Clouxter y AWS, Docokids pasó con éxito de una fase piloto a una solución escalable lista para la producción que combina IA generativa, confiabilidad clínica y optimización de costos, lo que cumple con los objetivos técnicos, operativos y sociales de la organización.

Sobre El Partner

Clouxter es un socio de consultoría de nivel avanzado de AWS y un proveedor de soluciones con sede en América Latina, con un historial comprobado de guiar más de 600 proyectos de adopción y consolidación de la nube y más de 70 certificaciones técnicas de AWS entre sus arquitectos, ingenieros de DevOps y operadores. La compañía posee la competencia de servicios de AWS DevOps, demostrando su experiencia en la implementación de las culturas DevOps/DevSecops y la automatización segura. Clouxter también ofrece servicios extensos en migraciones en la nube y modernización, apoyando a los clientes a través de las siete estrategias de migración (Rehost, Refactor, Reconstruye o Reemplazar, anunciando las mejores prácticas de automatización, seguridad y gobernanza en AWS. Con especializaciones en servicios clave de AWS como Lambda, API Gateway, DynamodB, Aurora, Sagemaker, Bedrock y más, Clouxter atiende a clientes en atención médica, fintech, sector público e ISVS, lo que proporciona la implementación de extremo a extremo y los servicios administrados 24/7.