Defina la necesidad
Comparta su pregunta, etapa del proyecto y decisión que necesita orientar.
CAPACIDADES TÉCNICO-CIENTÍFICAS
Las disciplinas que tu pregunta científica necesita.
Conecta investigación, métodos cuantitativos, IA, ingeniería, economía e implementación dentro de una alianza científica definida.
Alcance, evidencia, equipo y responsabilidades se confirman por proyecto. Ninguna capacidad garantiza un resultado.
microscopIA · Cómo colaboramos
Cómo colaboramos
Conectamos experiencia clínica o institucional con aportes científicos sustantivos de microscopIA. Acordamos equipo, responsabilidades y entregables antes de ejecutar.
DOCE ÁREAS DE CAPACIDAD
Desde definir una pregunta hasta usar la evidencia.
Elige un área para conocer ejemplos prácticos y la ruta de consulta apropiada.
Acuerde los entregables
Se concretan métodos, equipo, cronograma, presupuesto y responsabilidades.
Revise antes de iniciar
El trabajo comienza con alcance aprobado, acuerdos de datos y permisos exigibles.
12 capacidades encontradas
Investigación y epidemiología
Convierte una pregunta clínica o una base de datos en un estudio con población, resultados y sesgos bien definidos.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Diseño de estudios
- Definición de cohortes
- Sesgo y confusión
- Resultados y evidencia del mundo real
Ejemplos habituales
- Cohortes multicéntricas
- Investigación de servicios de salud
- Resultados clínicos
Ciencia de datos y estadística
Define el análisis, compara grupos, ajusta diferencias relevantes y cuantifica la incertidumbre en datos clínicos u operativos.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Planes de análisis
- Modelos predictivos
- Incertidumbre
- Reproducibilidad
Ejemplos habituales
- Regresión
- Estudios de validación
- Análisis de sensibilidad
Inteligencia artificial
Desarrolla o evalúa IA desde la preparación de datos hasta la validación, evaluación clínica y económica e implementación.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Preparación de datos
- Validación de modelos
- Integración clínica
- Monitoreo
Ejemplos habituales
- Visión computacional
- Apoyo a decisiones
- Validación externa
Ingeniería biomédica y dispositivos
Traduce necesidades de salud en especificaciones, prototipos y evaluación con generación responsable de evidencia.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Requisitos técnicos
- Usabilidad
- Evaluación clínica
- Planificación regulatoria
Ejemplos habituales
- Dispositivos de imagen
- Sistemas de tamizaje
- Tecnologías clínicas
Economía de la salud
Compara costos y resultados de tratamientos o servicios. Con datos de resultados y uso de recursos podemos evaluar valor, presupuesto de implementación e incertidumbre.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Costo-efectividad
- Impacto presupuestario
- Beneficio monetario neto
- Incertidumbre
Ejemplos habituales
- Costo-utilidad
- Sensibilidad probabilística
- Evaluación del valor
Análisis geoespacial y de acceso
Mide acceso geográfico, tiempos de viaje, cobertura y brechas del sistema de salud.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Tiempos de viaje
- Distribución de servicios
- Cobertura poblacional
- Zonas sin datos
Ejemplos habituales
- Acceso a atención ROP
- Acceso a cuidados intensivos
- Mapas de talento humano
Síntesis de evidencia
Responde preguntas delimitadas con revisión transparente, metaanálisis y métodos de consenso.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Evidencia fragmentada
- Efectividad comparativa
- Consenso
- Vacíos de conocimiento
Ejemplos habituales
- Revisión sistemática
- Metaanálisis
- Revisión de alcance
- Delphi
Estudios y ensayos clínicos
Transforma una pregunta en protocolo, elegibilidad, resultados y análisis. Patrocinio, atención y responsabilidades regulatorias requieren acuerdos específicos.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Métodos del protocolo
- Desenlaces
- Análisis
- Plan de evidencia
Ejemplos habituales
- Estudios observacionales
- Protocolos prospectivos
- Apoyo metodológico a ensayos
Políticas e inteligencia para decisiones
Integra epidemiología, síntesis, economía, modelos geográficos e implementación para decisiones informadas.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Preguntas de política
- Escenarios
- Informes de evidencia
- Planificación del sistema
Ejemplos habituales
- Planificación de acceso
- Escenarios económicos
- Evidencia de implementación
Implementación en condiciones reales
Conecta intervenciones e indicadores con ejecución, evaluación, valor y decisiones de escalamiento.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Diseño de implementación
- Indicadores
- Despliegue
- Escalamiento
Ejemplos habituales
- Rutas de tamizaje
- Telemedicina
- Intervenciones del sistema de salud
Publicación científica
Construye una ruta editorial con un equipo científico responsable y autoría basada en contribuciones reales.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Estrategia de manuscrito
- Adecuación editorial
- Revisión por pares
- Gestión de envío
Ejemplos habituales
- Investigación original
- Revisiones
- Casos clínicos
Infraestructura institucional de investigación
Amplía capacidades de investigación, innovación y evidencia mediante una alianza externa definida.
Necesidades que aborda y ejemplos
Problemas abordados
- Brechas de capacidad
- Gobernanza del portafolio
- Acceso a especialistas
- Ejecución de programas
Ejemplos habituales
- Alianzas satélite
- Portafolios de investigación
- Innovación estratégica
SU SIGUIENTE PASO
¿Qué desea lograr?
El equipo asignado contribuye con métodos, análisis, evaluación de evidencia, ingeniería o evaluación acordados, con supervisión y controles de calidad documentados. Cómo colaboramos →
Convierta sus datos en una respuesta sólida.
Combine diseño, análisis y apoyo editorial. Acordamos plan analítico, productos reproducibles y responsabilidades de revisión de su equipo.
Prepare para la conversación
Planificar una colaboración científicaPregunta clínica, experiencia, evidencia disponible, tiempo de supervisión y permisos del empleador cuando se requieran.
CICLOS DE INNOVACIÓN RESPONSABLE
No todos los proyectos necesitan todas las etapas.
Posible ruta de IA
- 01Problema científico
- 02Preparación de datos
- 03Desarrollo del modelo
- 04Validación interna
- 05Validación externa
- 06Evaluación clínica
- 07Evaluación económica
- 08Implementación
- 09Publicación
Posible ruta de dispositivos
- 01Definición del problema
- 02Especificación técnica
- 03Prototipo
- 04Evaluación de ingeniería
- 05Usabilidad
- 06Evaluación clínica
- 07Planificación regulatoria
- 08Evaluación económica
- 09Implementación
- 10Evidencia
Posible ruta de implementación
- 01Problema
- 02Intervención
- 03Diseño de implementación
- 04Indicadores
- 05Despliegue
- 06Evaluación en condiciones reales
- 07Evaluación del valor
- 08Decisión de escalamiento
- 09Publicación / evidencia para políticas
Ilustración conceptual