Archivos mensuales: abril 2025

🧾 Reporte del Modelo Entidad-Relación (MER) – IRIS

📌 Objetivo del Modelo

El modelo entidad-relación describe la estructura de datos para el sistema IRIS, diseñado para:

• Almacenar y gestionar imágenes diagnósticas de pacientes.
• Ejecutar análisis automatizado mediante IA.
• Permitir la validación médica por profesionales de la salud visual.
• Asegurar trazabilidad completa mediante campos de auditoría.

📘 Descripción de Entidades y Campos

1. 🧍‍♂️ user

Representa a los usuarios del sistema, incluyendo operadores, administradores y creadores de registros clínicos.

2. 👁️ patient

Contiene los datos básicos de cada paciente registrado en el sistema.

3. 📋 episode

Representa un episodio clínico o motivo de atención de un paciente.

4. 🧪 study

Corresponde a un conjunto de imágenes o pruebas diagnósticas tomadas durante un episodio clínico.

5. 🖼️ image

Cada registro representa una imagen retiniana obtenida dentro de un estudio.

6. 🤖 ai_report

Informe generado automáticamente por la IA con los resultados del análisis de una imagen.

7. 🧑‍⚕️ report

Informe médico oficial de un estudio, validado por un profesional.

8. 👨‍⚕️ professional

Representa a los oftalmólogos o especialistas registrados.

🔗 Relaciones Principales del Modelo

• user → patient, episode, study, image, ai_report, report, professional
  Relación por campo author: todo registro tiene trazabilidad de su creador.
• patient → episode
  Un paciente puede tener múltiples episodios clínicos.
• episode → study
  Cada episodio puede tener uno o varios estudios.
• study → image
  Cada estudio puede contener múltiples imágenes diagnósticas.
• image → ai_report
  Cada imagen es analizada por la IA, que genera un único reporte.
• study → report → professional
  Un estudio puede tener un informe validado por un profesional.

🛡️ Ventajas del Modelo

• Escalable y adaptable a múltiples escenarios clínicos.
• Auditable: todos los registros tienen un campo author y timestamps.
• Modular: separación clara entre IA, validación médica y administración.
• Preparado para interoperabilidad con otros sistemas clínicos (e.g. HL7, FHIR).

Código UML

@startuml
title MER Model - IRIS (Intelligent Retinal Imaging System)

caption Created by Jose Alexis Correa Valencia · April 10, 2025 · [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/jalexiscv/)



entity patient {
  +patient : string(13) <<PK>>
  first_name : string
  last_name : string
  document_type : string
  document_number : string
  birth_date : date
  gender : string
  contact_info : string
  registration_date : date
  author : string(13) <<FK>>  ' FK to user.user
  created_at : datetime
  updated_at : datetime
  deleted_at : datetime
}

entity episode {
  +episode : string(13) <<PK>>
  patient : string(13) <<FK>>
  start_date : date
  end_date : date
  reason_for_visit : string
  general_notes : text
  author : string(13) <<FK>>  ' FK to user.user
  created_at : datetime
  updated_at : datetime
  deleted_at : datetime
}

entity study {
  +study : string(13) <<PK>>
  episode : string(13) <<FK>>
  study_date : date
  study_type : string
  status : string
  observations : text
  author : string(13) <<FK>>  ' FK to user.user
  created_at : datetime
  updated_at : datetime
  deleted_at : datetime
}

entity image {
  +image : string(13) <<PK>>
  study : string(13) <<FK>>
  capture_date : date
  eye : string
  image_file : string
  image_quality : string
  operator_comments : text
  author : string(13) <<FK>>  ' FK to user.user
  created_at : datetime
  updated_at : datetime
  deleted_at : datetime
}

entity ai_report {
  +ai_report : string(13) <<PK>>
  image : string(13) <<FK>>
  analysis_date : date
  ai_results : text
  confidence_score : float
  ai_recommendations : text
  author : string(13) <<FK>>  ' FK to user.user
  created_at : datetime
  updated_at : datetime
  deleted_at : datetime
}

entity report {
  +report : string(13) <<PK>>
  study : string(13) <<FK>>
  professional : string(13) <<FK>>
  validation_date : date
  final_diagnosis : text
  observations : text
  is_validated : boolean
  author : string(13) <<FK>>  ' FK to user.user
  created_at : datetime
  updated_at : datetime
  deleted_at : datetime
}

entity professional {
  +professional : string(13) <<PK>>
  username : string
  specialty : string
  email : string
  password : string
  status : string
  author : string(13) <<FK>>  ' FK to user.user
  created_at : datetime
  updated_at : datetime
  deleted_at : datetime
}

entity user {
  +user : string(13) <<PK>>
  username : string
  role : string
  email : string
  password : string
  status : string
  author : string(13) <<FK>>  ' auto-relación
  created_at : datetime
  updated_at : datetime
  deleted_at : datetime
}

' Relaciones de autoría
user ||--o{ patient : "author → user"
user ||--o{ episode : "author → user"
user ||--o{ study : "author → user"
user ||--o{ image : "author → user"
user ||--o{ ai_report : "author → user"
user ||--o{ report : "author → user"
user ||--o{ professional : "author → user"

' Relaciones clínicas
patient ||--o{ episode : has
episode ||--o{ study : includes
study ||--o{ image : contains
image ||--|| ai_report : generates
study ||--o{ report : evaluated_by
report }o--|| professional : performed_by

@enduml