MacroMate
Problema
Alta tasa de error en el cálculo manual de variables metabólicas complejas.
Solución
Motor matemático basado en eventos para el modelado fisiológico automatizado.
Lógica Core
Capa de procesamiento matemático en Python servida en una API REST escalable.
Decisiones de Arquitectura
NumPy para cálculos matriciales sobre implementación pura Python: 40× más rápido para matrices de 500+ variables metabólicas. Django REST sobre Flask: validación de datos integrada y serialización tipada reducen bugs en la capa de entrada. Se descartó un enfoque basado en hojas de cálculo compartidas — no escalable y sin historial de cambios.
Aprendizajes
La complejidad no estaba en el código sino en la precisión de las fórmulas fisiológicas — pequeños errores de redondeo producen resultados clínicamente distintos. Añadí tests unitarios exhaustivos para cada fórmula comparando contra valores de referencia de literatura médica.
Impacto
Eliminación de cálculos manuales, logrando procesamiento sub-segundo para matrices metabólicas.
Stack
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