Oferta técnica

Formato

• PDF, máximo 50 páginas DINA4, fuente Arial 11 o similar
• Evaluación: APTA / NO APTA (binario, sin puntuación)

Presentación de la empresa e idoneidad

AI Labs Group, S.L. (nombre comercial: Legit.Health)

• CIF: B95988127
• Domicilio social: Gran Vía 1, BAT Tower, 48001 Bilbao (Bizkaia)
• Representante legal: Sheyla Andina Aguilar Robles, Presidenta del Consejo de Administración
• Contacto: andy@legit.health | +34 653 088 337
• Web: https://legit.health

Idoneidad para el servicio

AI Labs Group, S.L., bajo el nombre comercial Legit.Health, es una empresa tecnológica especializada en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la dermatología clínica. La compañía fue fundada en Bilbao y cuenta con un equipo multidisciplinar que integra competencias en ingeniería de software, aprendizaje automático, dermatología clínica y regulación de productos sanitarios.

La solución principal de la empresa, Legit.Health Plus, es un producto sanitario con marcado CE conforme a la Directiva 93/42/CEE (MDD), operando dentro de las disposiciones transitorias del Reglamento (UE) 2017/745 (MDR). El dispositivo está clasificado como producto sanitario de clase IIa y está registrado en la base de datos EUDAMED de la Unión Europea. La certificación es emitida por BSI (organismo notificado n.o 0086).

Validación clínica

La solución ha sido sometida a un riguroso programa de validación clínica que incluye más de 7 estudios clínicos realizados en centros hospitalarios de referencia en España, con la participación de dermatólogos e investigadores principales de instituciones como:

• Hospital Universitario Cruces y Hospital Universitario Basurto (Osakidetza): estudio de validación de algoritmos de detección de melanoma.
• Hospital Universitario Torrejón (Grupo Ribera): validación de la monitorización remota de la gravedad de patologías cutáneas.
• Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda: estudio sobre la mejora de las e-consultas de dermatología en atención primaria mediante inteligencia artificial.
• Instituto de Dermatología Integral (IDEI): optimización del flujo clínico en pacientes con patologías dermatológicas.

Los algoritmos de la plataforma cuentan con 6 publicaciones científicas en revistas internacionales con revisión por pares, incluyendo:

• JID Innovations (ASCORAD, medición automática de la gravedad de la dermatitis atópica, 2022)
• Journal of the American Academy of Dermatology (DIQA, evaluación de la calidad de imagen dermatológica, 2023)
• Skin Research and Technology (AIHS4, medición automática de la gravedad de la hidradenitis supurativa, 2023)
• JID Innovations (AUAS, medición automática de la gravedad de la urticaria, 2023)
• JEADV Clinical Practice (APASI, medición automática de la gravedad de la psoriasis, 2025)
• European Archives of Otorhinolaryngology (utilidad del algoritmo en cáncer cutáneo no melanoma, 2025)

Experiencia en el Sistema Nacional de Salud

Legit.Health cuenta con experiencia demostrada en la implantación de su solución en servicios públicos de salud en España:

• Servicio de Salud del Principado de Asturias (SESPA): desde enero de 2026, la solución se encuentra integrada en la red de centros de atención primaria de Asturias. El despliegue permite a los médicos de atención primaria obtener valoraciones en tiempo real sobre la gravedad de las patologías cutáneas, priorizar los casos urgentes (como posible cáncer de piel) y gestionar los casos leves a moderados sin necesidad de derivación a especialista. La implantación se realizó en colaboración con Telefónica Tech e Idonia.

Esta trayectoria acredita la capacidad técnica, clínica y regulatoria de la empresa para prestar los servicios objeto del presente contrato.

Aceptación formal de los requisitos

AI Labs Group, S.L. manifiesta la aceptación íntegra y sin reservas de todos los requisitos establecidos en el Documento de Requisitos del expediente SAN_DGSDI_2026_MN01, incluyendo:

• El objeto del contrato descrito en la sección 3, relativo a la implantación de una solución digital de soporte al diagnóstico y medición de la gravedad de lesiones dermatológicas basada en inteligencia artificial, así como la contratación temporal de una licencia corporativa de uso.
• Las características funcionales requeridas en la sección 4, incluyendo el análisis de calidad de imagen, las capacidades de diagnóstico diferencial, la medición automática de la gravedad, la integración corporativa, el soporte y formación, el cumplimiento normativo, la administración y seguimiento, y la portabilidad y escalabilidad.
• Las capacidades de diagnóstico diferencial detalladas en la sección 4.1 y las capacidades de integración descritas en la sección 4.2.
• Los requisitos relativos al entorno tecnológico y arquitectura propuesta (sección 5), incluyendo las modalidades de integración basada en JSON API (sección 5.2) e Iframe (sección 5.3).
• La planificación del servicio (sección 6), las condiciones del contrato (sección 7), las obligaciones de transferencia tecnológica (sección 8) y la estructura de la oferta (sección 9).
• Las condiciones de la licencia corporativa: hasta 10.000 informes diagnósticos, hasta 3 imágenes por informe y 6 meses de disponibilidad desde la formalización del contrato.
• Los terminos del Acuerdo de Encargado del Tratamiento de Datos recogido en el Anexo II.

Metodología y planificación a alto nivel

La prestación del servicio se organizará siguiendo una metodología estructurada en tres fases claramente diferenciadas, alineadas con la planificación descrita en la sección 6 del Documento de Requisitos.

Enfoque metodológico

La metodología de trabajo se basa en los siguientes principios:

• Configuración remota: la solución opera como un servicio en la nube (SaaS), lo que permite su configuración y puesta en marcha sin necesidad de instalación física en los centros del Servicio Aragonés de Salud.
• Integración iterativa: la conexion con los sistemas corporativos (HCE, App HCE móvil) se realizará de forma progresiva, con ciclos de prueba y validación antes de la puesta en producción.
• Soporte continuo: durante toda la vigencia del contrato se proporcionará soporte técnico, resolución de incidencias y acompañamiento formativo.
• Documentación completa: todos los procesos, configuraciones y resultados quedaran documentados para garantizar la trazabilidad y facilitar la fase de devolución.

Fases del proyecto

Fase	Duración estimada	Actividades clave
A. Puesta en marcha	Semanas 1-4	Configuración remota de la plataforma, adaptación al entorno corporativo, integración con HCE y App HCE móvil, formación inicial del personal sanitario y técnico
B. Operación	Semanas 5-16	Uso de la licencia corporativa (hasta 10.000 informes), soporte técnico continuo, monitorización del servicio, resolución de incidencias, mejoras de producto
C. Devolución	Semanas 17-18	Elaboración del informe de cierre, históricos de actividad, datos de consumo, incidencias registradas, configuraciones aplicadas y recomendaciones operativas para la continuidad

Entregables principales

Entregable	Fase	Descripción
Plan de integración	A	Documento técnico con la arquitectura de integración, endpoints API, flujos de datos y plan de pruebas
Acta de validación formal	A	Documento que acredita la validación formal de la solución por parte del responsable del Servicio Aragonés de Salud
Materiales de formación	A	Guías de usuario, manuales de interpretación de resultados y materiales de formación online
Informes de seguimiento	B	Informes periódicos de uso, estadísticas de consumo y métricas de rendimiento
Informe de cierre	C	Informe final con histórico de actividad, consumos, incidencias, configuraciones y recomendaciones

Descripción técnica de la solución ofertada

Arquitectura de la solución

La solución ofertada, Legit.Health Plus, opera como un servicio en la nube (SaaS) alojado en infraestructura segura y certificada. La arquitectura está diseñada para integrarse con los sistemas corporativos del Servicio Aragonés de Salud sin requerir instalación de componentes en los servidores locales.

La plataforma expone una API REST/JSON segura a través de HTTPS, que permite la comunicación directa con los sistemas corporativos del SALUD. Se ofrecen dos modalidades de integración, conforme a lo establecido en las secciones 5.2 y 5.3 del Documento de Requisitos:

Integración basada en JSON API (sección 5.2)

Esta modalidad permite la comunicación directa mediante el envío de imágenes y la recepción de respuestas estructuradas en formato JSON. El flujo es el siguiente:

1. El sistema corporativo del SALUD envía una petición HTTP POST con la imagen clínica (y opcionalmente datos clínicos adicionales) al endpoint de la API.
2. La plataforma procesa la imagen mediante los algoritmos de inteligencia artificial.
3. La plataforma devuelve una respuesta JSON estructurada que incluye: diagnóstico diferencial (distribuciones de probabilidad por categorías CIE-11), métricas de gravedad, indicadores binarios (malignidad, urgencia de derivación), puntuación de calidad de imagen y metadatos de trazabilidad.
4. El equipo del SALUD construye su propia capa de presentación a partir de los datos recibidos.

Esta modalidad ofrece la máxima flexibilidad para la integración con la HCE corporativa y los repositorios clínicos.

Integración basada en Iframe (sección 5.3)

Esta modalidad permite incorporar en las aplicaciones corporativas una interfaz lista para su uso, en la que el usuario puede cargar imágenes directamente y obtener los resultados de forma visual. Las características son:

• La interfaz se incrusta en la aplicación corporativa mediante un Iframe estándar.
• El usuario sube las imágenes clínicas directamente desde la interfaz.
• La plataforma procesa las imágenes y presenta los resultados de forma visual al profesional sanitario.
• Simultáneamente, devuelve un conjunto de datos estructurados en JSON que pueden archivarse en los repositorios clínicos.

Esta modalidad minimiza el esfuerzo técnico de adopción y facilita una puesta en marcha rápida.

Compatibilidad con el entorno tecnológico

La solución es compatible con el entorno tecnológico corporativo del Servicio Aragonés de Salud descrito en la sección 5.1 del Documento de Requisitos:

Componente	Compatibilidad
Apache HTTP Server	La API REST/JSON se consume mediante peticiones HTTP/HTTPS estándar, totalmente compatibles con Apache como proxy inverso
JBoss/J2EE	La integración se realiza mediante llamadas REST desde componentes Java, con soporte nativo para clientes HTTP en J2EE
Oracle 19c	Los resultados estructurados (JSON) pueden almacenarse directamente en el esquema de base de datos del SALUD
VMWare	Al tratarse de un servicio SaaS, no se requiere despliegue en la infraestructura de virtualización local

Al operar como SaaS, la solución no requiere la instalación de software en los servidores del SALUD ni consume los recursos de cómputo locales (12 vCPUs, 24 GB RAM, 500 GB HDD) destinados a otros sistemas. La comunicación se realiza exclusivamente a través de la API REST/JSON sobre HTTPS.

Integración con sistemas corporativos

Historia Clínica Electrónica Corporativa (HCE)

La integración con la HCE se realizará mediante la API REST/JSON, permitiendo:

• Envío de imágenes: desde la HCE se invocará el endpoint de análisis de la API, adjuntando la imagen clínica y los datos complementarios del paciente (anonimizados o bajo las condiciones del acuerdo de encargado del tratamiento).
• Recepción de resultados estructurados: la respuesta JSON incluye el diagnóstico diferencial (códigos CIE-11 con probabilidades), las métricas de gravedad, los indicadores binarios y los metadatos de trazabilidad, permitiendo su incorporación automática al repositorio clínico.
• Seguimiento longitudinal: la API permite consultar el histórico de análisis de un paciente, facilitando el análisis comparativo entre diferentes momentos del proceso asistencial.

App HCE Móvil

La integración con la aplicación móvil corporativa se realizará igualmente a través de la API REST/JSON o mediante la modalidad Iframe:

• Captura de imágenes: el profesional sanitario captura las imágenes directamente desde el dispositivo móvil.
• Envío y procesamiento: las imágenes se envían a la plataforma mediante la API.
• Visualización de resultados: los resultados se presentan al profesional en la interfaz móvil, pudiendo incorporarse automáticamente al repositorio clínico.

Autenticación y control de acceso

La solución respeta los modelos corporativos de acceso y autenticación del Servicio Aragonés de Salud:

• SSO (Single Sign-On): la plataforma soporta integración con proveedores de identidad mediante protocolos estándar (SAML 2.0, OpenID Connect), permitiendo la autenticación federada con los sistemas corporativos.
• Certificados digitales e identidad electrónica sanitaria: la API soporta autenticación mediante certificados X.509 y tokens JWT firmados.
• Autorización basada en roles: el acceso a las funcionalidades se gestiona mediante un sistema de roles y permisos configurable, alineado con las politicas de autorización definidas por el Servicio Aragonés de Salud.
• Doble factor de autenticación: disponible para accesos desde redes públicas, conforme a los requisitos de seguridad del Documento de Requisitos.

Seguridad y cumplimiento normativo

Marcado CE como producto sanitario

Legit.Health Plus es un producto sanitario con marcado CE conforme a la Directiva 93/42/CEE (MDD), clasificado como clase IIa. El dispositivo opera dentro de las disposiciones transitorias establecidas en el artículo 120 del Reglamento (UE) 2017/745 (MDR), que permite la comercialización de dispositivos con certificados MDD validos durante el periodo transitorio.

La certificación es emitida por BSI (organismo notificado n.o 0086) y el dispositivo está registrado en la base de datos EUDAMED de la Unión Europea.

La empresa mantiene un Sistema de Gestión de la Calidad certificado conforme a la norma ISO 13485:2016, que cubre el diseño, desarrollo y mantenimiento de software como producto sanitario.

Se aporta evidencia documental de la clasificación, certificación, evaluación de seguridad, rendimiento clínico y mantenimiento de la conformidad durante todo el periodo contractual, conforme a lo requerido en el Documento de Requisitos.

Cumplimiento RGPD y LOPDGDD

La solución cumple estrictamente con:

• Reglamento (UE) 2016/679 (Reglamento General de Protección de Datos, RGPD)
• Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales (LOPDGDD)

Las medidas técnicas y organizativas implementadas incluyen:

• Seudonimización y cifrado de datos personales: los datos en tránsito se cifran mediante TLS 1.2+ y los datos en reposo mediante cifrado AES-256.
• Confidencialidad, integridad, disponibilidad y resiliencia permanentes de los sistemas y servicios de tratamiento.
• Capacidad de restauración del acceso a los datos personales de forma rápida en caso de incidente físico o técnico.
• Proceso de verificación, evaluación y valoración regulares de la eficacia de las medidas técnicas y organizativas.
• Trazabilidad detallada de accesos a la información.
• Gestión de altas y bajas de usuarios conforme a procedimientos documentados.

La empresa acepta la firma del contrato de Encargado del Tratamiento recogido en el Anexo II del Documento de Requisitos.

Cumplimiento ENS

La solución cumple con los requisitos del Esquema Nacional de Seguridad (Real Decreto 311/2022), aplicables como normativa de obligado cumplimiento para el Gobierno de Aragón como Administración pública. Las medidas de seguridad implementadas incluyen:

• Control de acceso basado en roles con principio de mínimo privilegio.
• Registro y auditoría de acciones sobre el sistema.
• Cifrado de comunicaciones y datos almacenados.
• Gestión de incidentes de seguridad con notificación dentro del plazo establecido.
• Procedimientos de continuidad del servicio y recuperación ante desastres.

Descripción funcional de la solución ofertada

Análisis de calidad de imagen (DIQA)

La plataforma incorpora un módulo de Evaluación de Calidad de Imagen Dermatológica (DIQA), basado en un modelo de regresión por aprendizaje profundo que analiza automáticamente la calidad técnica y clínica de las imágenes capturadas.

Funcionamiento

El modelo DIQA ingiere una imagen dermatológica y produce una puntuación continua de calidad en una escala de 0 a 10, donde 0 representa una calidad inaceptable y 10 una calidad óptima. Esta puntuación integra múltiples dimensiones de calidad:

Factores de calidad técnica:

• Nitidez y enfoque (evaluación de desenfoque)
• Condiciones de iluminación (sobreexposición, subexposición, artefactos de sombra)
• Resolución adecuada
• Artefactos de movimiento
• Niveles de ruido
• Precisión del color y balance de blancos

Factores de calidad clínica:

• Visibilidad y encuadre de la lesión
• Campo de visión apropiado
• Contexto anatómico
• Distancia de captura adecuada

Cuando la imagen no cumple los estándares mínimos necesarios para el análisis clínico, el sistema genera avisos inmediatos al usuario indicando el tipo de deficiencia detectada y recomendando la repetición de la captura. Esta función permite reducir errores diagnósticos asociados a material gráfico defectuoso y minimizar la repetición innecesaria de capturas.

Validación científica

El algoritmo DIQA ha sido validado y publicado en una revista científica internacional con revisión por pares:

Hernández Montilla, I., Mac Carthy, T., Aguilar, A., Medela, A. (2023). Dermatology Image Quality Assessment (DIQA): Artificial intelligence to ensure the clinical utility of images for remote consultations and clinical trials. Journal of the American Academy of Dermatology, 88(4), 927-928. DOI: 10.1016/j.jaad.2022.11.002.

Diagnóstico diferencial

La solución incorpora capacidades avanzadas de diagnóstico diferencial basadas en modelos de aprendizaje profundo que analizan imágenes clínicas de lesiones dermatológicas.

Cobertura de patologías

El sistema es capaz de identificar y clasificar un amplio espectro de patologías dermatológicas:

• 850 condiciones codificadas en CIE-11, agrupadas en 346 patologías cutáneas visibles.
• Cobertura de lesiones malignas, autoinmunes, inflamatorias, infecciosas, vasculares y heridas crónicas.
• Codificación estandarizada conforme al sistema CIE-11 (Clasificación Internacional de Enfermedades, 11.a revisión) de la Organización Mundial de la Salud.

Análisis probabilístico

Para cada imagen analizada, el sistema presenta al profesional sanitario un listado de diagnósticos diferenciales ordenados por probabilidad, mostrando:

• Las cinco categorías CIE-11 más probables, cada una acompañada de su código CIE-11 y su puntuación de confianza.
• Un vector de probabilidades normalizado ($\sum p_i = 1$) que permite evaluar el grado de certeza del sistema.
• Ordenación configurable por probabilidad, gravedad o urgencia.

Indicadores binarios y signos de alarma

Además del diagnóstico diferencial, el sistema calcula automáticamente indicadores binarios derivados de la distribución de probabilidades, que facilitan la priorización clínica:

1. Malignidad: probabilidad de que la lesión corresponda a una neoplasia maligna confirmada (melanoma, carcinoma de celulas escamosas, carcinoma basocelular).
2. Pre-malignidad: probabilidad de condiciones con potencial maligno (queratosis actínica, enfermedad de Bowen).
3. Asociada a malignidad: condiciones benignas o inflamatorias con frecuente solapamiento con presentaciones malignas.
4. Lesión pigmentada: probabilidad de pertenencia al subgrupo pigmentado, relevante para la evaluación de riesgo de melanoma.
5. Derivación urgente: lesiones asociadas a condiciones que típicamente requieren evaluación dermatológica en un plazo de 48 horas.
6. Derivación preferente: lesiones que deben ser valoradas en un plazo de 2 semanas conforme a las guias de derivación dermatológica.

Estos indicadores constituyen los signos de alarma requeridos en el Documento de Requisitos, permitiendo la detección de lesiones sugestivas de malignidad, procesos infecciosos extensos u otras condiciones que requieran derivación urgente o preferente.

Incorporación de datos clínicos adicionales

El sistema permite la incorporación de datos clínicos complementarios para refinar el diagnóstico diferencial y mejorar la sensibilidad y especificidad del sistema:

• Síntomas referidos por el paciente
• Duración de la lesión
• Antecedentes personales y familiares relevantes
• Tratamientos previos
• Localización anatómica

Informes estructurados

El sistema genera informes estructurados con los resultados del análisis, incluyendo:

• Diagnóstico diferencial con códigos CIE-11 y probabilidades
• Métricas de gravedad (cuando proceda)
• Indicadores binarios de alerta
• Puntuación de calidad de imagen
• Metadatos de trazabilidad (versión del algoritmo, fecha y hora, identificador del análisis)

Validación científica del diagnóstico

La capacidad diagnóstica ha sido validada en múltiples estudios clínicos, destacando:

• Estudio de validación de diagnóstico diferencial con la participación de Boehringer Ingelheim (BI_2024): 100 casos, demostrando mejora en la precisión diagnóstica de los profesionales sanitarios al utilizar el dispositivo.
• Estudio de optimización del flujo clínico (IDEI_2023): 204 casos, evaluando el impacto del sistema en la precisión diagnóstica y la adecuación de las derivaciones.

Carácter de soporte al profesional

Conforme a lo establecido en el Documento de Requisitos, la capacidad de diagnóstico diferencial está orientada a asistir al profesional sanitario, no a sustituir su criterio clínico. El sistema se integra como un apoyo a la valoración medica, permitiendo la revisión y validación manual de todos los resultados generados.

Medición automática de la gravedad

La solución incorpora algoritmos de medición automática de la gravedad de lesiones dermatológicas, utilizando métricas clínicas estandarizadas y algoritmos validados. Estas mediciones se integran en el flujo asistencial para apoyar la priorización, el seguimiento evolutivo del paciente y la determinación de circuitos de derivación.

Los índices de gravedad automatizados disponibles son:

Índice	Patología	Descripción	Publicación científica
APASI	Psoriasis	Automatic Psoriasis Area and Severity Index. Mide la extensión y gravedad de la psoriasis mediante la cuantificación automática de eritema, descamación, induración y área de superficie corporal afectada.	Dagnino et al. (2025), JEADV Clinical Practice
ASCORAD	Dermatitis atópica	Automatic SCORing of Atopic Dermatitis. Mide la gravedad de la dermatitis atópica de forma objetiva y reproducible.	Medela et al. (2022), JID Innovations
AUAS	Urticaria	Automatic Urticaria Activity Score. Conteo automático de habones y evaluación de la actividad urticarial.	Mac Carthy et al. (2023), JID Innovations
ALADIN	Acné	Automatic Lesion Assessment for Diagnosis and INvestigation. Evaluación automática de la gravedad del acné.	--
AIHS4	Hidradenitis supurativa	Automatic International Hidradenitis Suppurativa Severity Score System. Evaluación objetiva de la gravedad de la hidradenitis supurativa.	Hernández Montilla et al. (2023), Skin Research and Technology
EASI	Eczema	Eczema Area and Severity Index automatizado. Medición de la extensión y gravedad del eczema.	--
IGA	Múltiples patologías	Investigator's Global Assessment automatizado. Evaluación global de la gravedad aplicable a diversas patologías.	--
GAGS	Acné	Global Acné Grading System automatizado. Evaluación de la gravedad del acné por regiones anatómicas.	--

Todas las mediciones se realizan de forma objetiva, cuantitativa y reproducible, reduciendo la variabilidad inter-observador e intra-observador documentada en la literatura clínica para las escalas manuales. Los algoritmos subyacentes utilizan modelos de aprendizaje profundo que cuantifican automáticamente los signos clínicos relevantes (eritema, descamación, induración, conteo de lesiones, área afectada) a partir de las imágenes clínicas.

Las mediciones permiten el análisis comparativo entre diferentes momentos del proceso asistencial, facilitando el seguimiento longitudinal del paciente y la evaluación de la respuesta terapéutica.

Integración corporativa

Integración con la HCE

La integración con la Historia Clínica Electrónica Corporativa permite la incorporación automática de los resultados estructurados en los repositorios oficiales del Servicio Aragonés de Salud:

• Diagnóstico diferencial: códigos CIE-11, probabilidades asociadas y diagnóstico principal sugerido.
• Métricas de gravedad: valor numérico del índice, componentes individuales y escala de referencia.
• Metadatos clínicos: indicadores binarios, puntuación de calidad de imagen, fecha y hora del análisis.
• Trazabilidad: versión del algoritmo, identificador único del análisis, referencia al paciente.

Los resultados se devuelven en formato JSON estructurado, con un esquema documentado que facilita su mapeo a los campos de la HCE.

Integración con la App HCE Móvil

La integración con la aplicación móvil corporativa permite:

• Captura de imágenes: el profesional sanitario utiliza la cámara del dispositivo móvil para capturar las imágenes de las lesiones.
• Evaluación de calidad en tiempo real: el módulo DIQA proporciona retroalimentación inmediata sobre la calidad de la imagen capturada.
• Recepción de resultados: los resultados del análisis se presentan al profesional en la interfaz móvil.
• Incorporación al repositorio clínico: los resultados estructurados se incorporan automáticamente a la HCE mediante la API.

Documentación de la API

Se proporcionará al equipo técnico del SALUD una documentación completa de la API REST/JSON, incluyendo:

• Especificación OpenAPI (Swagger) con todos los endpoints, parámetros, esquemas de petición y respuesta.
• Guía de integración con ejemplos de código en los lenguajes utilizados en el entorno corporativo (Java/J2EE).
• Entorno de pruebas (sandbox) para la validación de la integración antes de la puesta en producción.

Soporte y formación

Soporte técnico

AI Labs Group, S.L. proporcionará un servicio de soporte técnico durante toda la vigencia del contrato, que incluye:

• Resolución de incidencias: atención a consultas técnicas y resolución de problemas relacionados con el funcionamiento de la plataforma, la integración con los sistemas corporativos y la calidad de los resultados.
• Mantenimiento correctivo: corrección de errores de funcionamiento detectados durante la operación.
• Actualizaciones: acceso a futuras versiones, parches y nuevas funcionalidades sin coste adicional durante la vigencia del contrato.
• Canal de comunicación: se habilitará un canal dedicado (correo electrónico y sistema de tickets) para la gestión de incidencias, con tiempos de respuesta acordados en la fase de puesta en marcha.

Formación

Se impartirá formación online dirigida al personal sanitario y técnico del Servicio Aragonés de Salud, cubriendo:

• Manejo de la plataforma: uso de la interfaz, captura de imágenes, envío de análisis y consulta de resultados.
• Interpretación de resultados: comprensión de los diagnósticos diferenciales, los índices de gravedad, los indicadores binarios y la puntuación de calidad de imagen.
• Gestión administrativa: administración de usuarios, monitorización de uso y generación de informes.
• Aspectos técnicos de integración: dirigida al personal técnico del SALUD, cubriendo la documentación de la API, los flujos de integración y la resolución de incidencias técnicas.

Los materiales de formación se proporcionarán en formato digital (guias de usuario, tutoriales y documentación técnica).

Administración y seguimiento

La plataforma incorpora herramientas de administración que permiten la supervisión del servicio por parte de responsables técnicos y personal autorizado del Servicio Aragonés de Salud:

• Monitorización de accesos: registro detallado de todos los accesos al sistema, incluyendo fecha, hora, usuario, acción realizada y resultado.
• Estadísticas de uso: panel de control con métricas de uso, incluyendo número de informes generados, consumo acumulado respecto al límite de la licencia (10.000 informes), distribución temporal y por usuario.
• Auditoría de acciones: trazabilidad completa de las acciones realizadas sobre el sistema, facilitando la generación de informes de actividad y el control de la seguridad.
• Gestión de solicitudes: sistema de gestión de incidencias y solicitudes de soporte, con seguimiento del estado y tiempos de respuesta.
• Panel de control: interfaz de administración avanzada para el personal autorizado, que permite la gestión de usuarios, la configuración de permisos y la supervisión del rendimiento del servicio.

Estas funcionalidades facilitan la supervisión del servicio, la generación de informes y el control de actividad para su seguimiento operativo y estratégico.

Portabilidad y escalabilidad

La solución está diseñada con una arquitectura modular que permite su evolución, ampliación funcional y adaptación a necesidades futuras:

• Modularidad: cada funcionalidad (diagnóstico diferencial, medición de gravedad, DIQA, indicadores binarios) opera como un módulo independiente que puede activarse, desactivarse o actualizarse de forma individual.
• Portabilidad de la licencia: la licencia corporativa puede transferirse entre entornos (desarrollo, preproducción, producción) y, en su caso, entre diferentes unidades organizativas del Servicio Aragonés de Salud.
• Migración a diferentes entornos: al operar como servicio SaaS con integración via API REST/JSON estándar, la solución puede migrar a diferentes entornos tecnológicos sin necesidad de modificaciones sustanciales en la configuración.
• Escalabilidad: la arquitectura en la nube permite escalar horizontalmente para atender incrementos de demanda, garantizando la continuidad asistencial y la disponibilidad del servicio.
• Interoperabilidad: la comunicación mediante API REST/JSON sobre HTTPS y el uso de estándares abiertos (CIE-11, JSON, OAuth 2.0, SAML 2.0) garantizan la interoperabilidad con otros sistemas y la independencia del proveedor.

Cronograma del proyecto

El cronograma detallado del proyecto, para un periodo contractual de 4,5 meses (aproximadamente 18 semanas), es el siguiente:

Semana	Fase	Actividad
1	A	Formalización del contrato. Reunión de inicio del proyecto (kickoff). Inicio de la configuración remota de la plataforma.
2	A	Configuración de la plataforma para el entorno del Servicio Aragonés de Salud. Inicio de la integración con los sistemas corporativos (HCE, App HCE móvil).
3	A	Continuación de la integración técnica. Pruebas de integración con el equipo técnico del SALUD. Resolución de incidencias de integración.
4	A	Finalización de la integración. Formación inicial del personal sanitario y técnico. Pruebas funcionales completas.
5	A	Validación formal de la solución por parte del responsable del Servicio Aragonés de Salud. Inicio de la fase operativa.
6-8	B	Operación inicial: uso progresivo de la licencia corporativa. Acompañamiento intensivo. Soporte técnico y resolución de incidencias.
9-12	B	Operación consolidada: uso estándar de la licencia. Monitorización del servicio. Soporte continuo.
13-16	B	Operación avanzada: uso completo de la licencia. Generación de informes de seguimiento. Mejoras de producto si procede.
17	C	Inicio de la fase de devolución. Recopilación de datos de actividad, consumo e incidencias. Elaboración del borrador del informe de cierre.
18	C	Finalización del informe de cierre. Entrega de documentación completa: históricos de actividad, configuraciones, recomendaciones operativas para la continuidad del servicio.