Caso de Estudio: Web La psicóloga en casa

La idea de partida era usar IA para emparejar a cada paciente con la especialista que mejor puede ayudarle, cuidando su privacidad desde el principio. Alrededor del recomendador hacía falta una plataforma completa: registro, pagos y un sistema de videollamadas propio, porque las sesiones no podían depender de herramientas externas.

Asignar psicóloga a mano funciona mientras hay pocos casos. Cuando la plataforma crece, cada asignación obliga a leer el motivo de consulta, recordar en qué está especializada cada profesional y mirar quién tiene huecos. Queríamos que la IA hiciera ese primer cruce y que la decisión siguiera en manos de quien conoce al equipo.

Lo explicamos con un ejemplo inventado. Una persona escribe al registrarse que lleva meses con ansiedad por el trabajo, que le cuesta dormir y que solo puede conectarse por la tarde.

1. La persona cuenta con sus palabras por qué busca ayuda. Usamos texto libre en lugar de casillas porque recoge matices que una lista de opciones pierde.

2. La plataforma envía a Gemini ese motivo de consulta junto con la especialidad y la disponibilidad de cada psicóloga.

3. El modelo interpreta el texto (en el ejemplo, ansiedad y estrés laboral con problemas de sueño) y lo compara con las áreas de cada profesional. Entre las que trabajan la ansiedad, deja fuera a las que no tienen huecos por la tarde.

4. Devuelve una lista corta y ordenada, con las 3 psicólogas que mejor encajan y el motivo de cada propuesta.

5. La coordinadora revisa la propuesta y elige. Puede quedarse con la primera, con otra de la lista o con alguien que no aparece si sabe algo que el sistema no sabe, como que una profesional está a punto de cerrar agenda.

La persona que pide ayuda no ve la recomendación de la IA: recibe la psicóloga que le asigna la coordinadora.

Los criterios son la especialidad y la disponibilidad. No usamos filtrado colaborativo, que recomienda según lo que eligieron personas con un perfil parecido. Contamos por qué y cómo se elige entre un enfoque y otro en el artículo cómo añadir un sistema de recomendación a tu producto.

La IA sugiere las tres mejores psicólogas para el caso.

No diagnostica ni valora la gravedad de un caso. No conversa con el paciente ni sustituye la primera sesión, que es donde la psicóloga entiende de verdad qué necesita cada persona. Tampoco asigna nada por su cuenta: ordena opciones para que la coordinadora decida antes y con más información.

Que una persona revise cada recomendación es algo que pedimos a cualquier sistema que toque decisiones delicadas. Lo explicamos con más detalle en cómo aplicar gobernanza de IA en una empresa sin cajas negras.

El motivo de consulta es un dato de salud, una de las categorías especiales que protege el RGPD, y lo tratamos con ese cuidado:

• Al modelo le llega solo lo necesario para proponer: el motivo de consulta y los perfiles profesionales. 

• Usamos la versión empresarial de pago de Gemini en Google Cloud. Según los términos de Google Cloud, los datos no se usan para entrenar modelos sin permiso del cliente, y el tratamiento está cubierto por su acuerdo de tratamiento de datos con cláusulas contractuales tipo.

• Las videollamadas van cifradas. 

• Symfony. El framework PHP sobre el que está construida toda la plataforma: registro, perfiles, agenda y el flujo de asignación.

• Gemini. El modelo de Google que lee el motivo de consulta y lo cruza con los perfiles de las psicólogas.

• Stripe. Gestiona los pagos de las sesiones.

• Videollamadas integradas. Sesiones cifradas desde cualquier dispositivo.

La psicóloga en casa gracias a la integración de IA, ha conseguido que a los pacientes se les asignen a los psicólogos más adecuados para su caso que mejoran los resultados de las terapias.

Las videollamadas seguras y la experiencia fluida han hecho que la plataforma gane rápidamente la confianza de los usuarios.

Seguimos trabajando con La Psicóloga en Casa en nuevas funciones para la plataforma.

El mecanismo sirve en cualquier sitio donde haya que emparejar a una persona con un profesional y la petición llegue contada con sus palabras. Una academia podría asignar profesor particular según lo que el alumno cuenta de sus dificultades y de su horario. Un despacho podría repartir las consultas que entran por la web entre sus abogados según la materia y la carga de trabajo de cada uno. Y una empresa de mantenimiento podría mandar a cada aviso el técnico con la especialidad adecuada y hueco en esa zona.

Lo que cambia de un caso a otro es qué describe a cada profesional, qué restricciones cuentan (agenda, zona, idioma) y quién revisa la propuesta antes de que llegue al cliente. Si estás pensando en algo así, en nuestra página de desarrollo de IA a medida explicamos cómo trabajamos estos proyectos.

Si tienes que emparejar personas con quien mejor puede ayudarlas, cuéntanoslo.