Lic. en Enfermería · Especialista en APS · Cursante EDET/CITEP/UBA
Ciudad Evita, Buenos Aires, Argentina
35 años en el Hospital de Clínicas (UBA).
Primeros 10 años en Unidad Coronaria · 5 años rotando por distintos servicios · 2006–2013 como Supervisor de Enfermería en Dirección de Enfermería (sábados, domingos y feriados) · desde 2013 a la fecha como Jefe de Enfermería de Clínica Médica.
Vi los mismos problemas repetirse miles de veces: documentación que se redacta idéntica cada vez, estudiantes que buscan información en lugar de aprender, datos clínicos que se pierden porque no hay un mecanismo estructurado para capturarlos.
Eso que se mira desde adentro es un punto de partida mejor que cualquier teoría.
- RAG No-Code (NotebookLM, Google AI Studio): docentes que construyen asistentes que responden solo desde sus propios materiales, sin alucinaciones.
- Agentes sin código: automatizar tareas repetitivas — exámenes válidos en minutos, con clave incluida.
- Andragogía + IA: los adultos aprenden diferente. Un agente bien diseñado lo sabe y se adapta en tiempo real.
Observar problemas reales → probar herramientas que existen → documentar sistemáticamente → compartir en GitHub.
Sin código forzado. Sin costo. Con rigor epistemológico.
Si en 6 meses veo que no funciona, lo escribo así. El método importa más que la conclusión.
Agente conversacional LLM+RAG vía WhatsApp para mejorar la correlación síntoma-ritmo en el monitoreo Holter ambulatorio.
La tasa global de correlación síntoma-ritmo es del 18,3% (Steinberg et al., 2025; n=1.100.337 dispositivos).
HolterChat propone capturar en tiempo real, sin instalar ninguna app, lo que el paciente siente en el momento del evento arrítmico.
No diagnostica. No reemplaza al médico. Apoya la captura de contexto clínico.
- Seguridad del paciente primero
- Privacidad de datos (Ley 25.326, ANMAT)
- Responsabilidad profesional como base, no como límite
- Curious about methods, not headlines
Pragmático. Siempre con compromiso ético.