Métricas de IA
Acceso exclusivo: Administradores.
Esta sección permite al director médico o gerente de la clínica evaluar el rendimiento y estado del modelo de IA que asiste a los veterinarios.
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Selector de periodo
En el encabezado de la página verá un selector de periodo con tres opciones: 7d, 30d, 90d (últimos 7, 30 o 90 días). Al cambiar este selector, las estadísticas de predicciones se actualizan automáticamente.
Estado del modelo en tiempo real
El panel Estado del Servicio ML muestra la salud del servicio de IA en tiempo real:
- Si el servicio está operativo, verá un indicador verde con el texto "Operativo".
- Si el servicio está degradado o inaccesible, verá un indicador amarillo con el texto "Degradado".
Además del estado principal, el panel expone el estado del Circuit Breaker (Cerrado / Abierto / Semi-abierto) y el conteo de fallos y éxitos del servicio. Esto permite al administrador diagnosticar problemas de conectividad con la IA sin necesidad de acceso técnico al servidor.
La siguiente captura muestra el panel de estado con el servicio operativo, el modo actual del Circuit Breaker y los contadores de fallos y éxitos acumulados del servicio:
Información del modelo
El panel Información del Modelo muestra los datos técnicos de la versión actual del modelo de IA:
| Campo | Descripción |
|---|---|
| Versión | Número de versión del algoritmo actualmente en producción. |
| Tipo de modelo | Familia del algoritmo de aprendizaje automático (ej. Ensemble). |
| Estimadores | Algoritmos individuales que componen el ensamblaje del modelo. |
| Fecha de entrenamiento | Cuándo fue entrenado el modelo con los datos más recientes. |
Al pie del panel se listan los diagnósticos reconocidos por el modelo: las enfermedades o condiciones que el sistema puede sugerir. Si el catálogo supera los diez diagnósticos, se muestra un contador con los restantes.
Estadísticas de predicciones
El panel de estadísticas de predicciones muestra métricas de uso y adopción del módulo de IA en el periodo seleccionado:
| Métrica | Descripción | Fórmula |
|---|---|---|
| Total de predicciones | Cuántas veces los veterinarios solicitaron una sugerencia de diagnóstico en el período. | — |
| Tasa de confirmación | Porcentaje del total de predicciones que los veterinarios confirmaron como correctas. | confirmadas ÷ total |
| Tasa de corrección | Porcentaje del total de predicciones que los veterinarios corrigieron con un diagnóstico diferente. | rechazadas ÷ total |
| Tasa de aceptación | Porcentaje de predicciones con resultado que resultaron confirmadas. Excluye las que aún están pendientes o en revisión. | confirmadas ÷ (confirmadas + rechazadas) |
| Confianza promedio | Promedio aritmético de los puntajes de confianza individuales de cada predicción del período. Solo incluye las predicciones en que el modelo estuvo disponible. | AVG(confidenceScore) donde confidenceScore ≠ null |
Para comprobar los valores en pantalla puede usar los conteos del desglose por estado:
- Tasa de confirmación = Confirmadas ÷ Total
- Tasa de corrección = Rechazadas ÷ Total
- Tasa de aceptación = Confirmadas ÷ (Confirmadas + Rechazadas)
La tasa de aceptación no divide entre el total del período; su denominador son solo las predicciones que ya recibieron respuesta del veterinario (confirmadas o rechazadas), excluyendo las pendientes y en revisión.
La confianza promedio tampoco divide entre el total del período. Cada predicción almacena el puntaje de confianza que el modelo devolvió en el momento de la consulta (un valor entre 0,00 y 1,00). El promedio se calcula únicamente sobre las predicciones que tienen puntaje registrado; las generadas cuando el servicio de IA estaba caído no tienen valor almacenado y quedan excluidas del cálculo.
Junto a las tasas se muestra el desglose absoluto por estado: Confirmadas, Rechazadas, En revisión y Pendientes, cada una con su conteo y porcentaje sobre el total del período.
El gráfico de área presenta tres series superpuestas día a día durante el período seleccionado: Total de predicciones (azul), Confirmadas (verde) y Rechazadas (rojo discontinuo). Esta visualización permite identificar en un solo vistazo si el uso del módulo de IA crece o decrece, y cómo evoluciona la proporción de aceptación frente al rechazo a lo largo del tiempo.
La siguiente captura muestra el panel de estadísticas con las cuatro tasas calculadas, el desglose por estado en valores absolutos y porcentajes, y el gráfico de área con las tres series superpuestas día a día:
Importancia de características
El panel Importancia de características muestra cuáles síntomas del catálogo tienen mayor peso en las decisiones del modelo de IA. En términos sencillos: qué síntomas influyen más en los diagnósticos sugeridos.
Este panel ayuda al equipo médico a entender qué síntomas son los más determinantes para el modelo, lo que puede ser útil para mejorar los protocolos de registro en consulta.
La siguiente captura muestra el ranking de síntomas ordenado de mayor a menor peso en el modelo. Los síntomas que encabezan la lista son los que el sistema considera más determinantes al generar una sugerencia de diagnóstico, lo que puede orientar al equipo clínico sobre qué datos registrar con mayor precisión:
