Sistema de gestión de equipos médicos DIPROMES — plataforma para distribuidora de productos médicos en República Dominicana
Caso de estudio Python · FastAPI · JavaScript Salud · Gestión médica Santo Domingo, RD 2025 – 2026

DIPROMES — Gestión integral de equipos médicos terapéuticos

Plataforma web completa para Distribuidora de Productos Médicos y Servicios, empresa dominicana de alquiler de equipos terapéuticos. Cubre pacientes, asignación de equipos, seguimiento GPS, notas clínicas y facturación — todo en un solo sistema.

Ver demo en vivo
8
Equipos monitoreados en tiempo real
GPS
Mapeo de pacientes con Leaflet.js
PDF
Conduces de descargo generados
ARS
Integración con seguros de salud
360°
Historial clínico por paciente
REST
API FastAPI documentada (Swagger)

El problema: operación médica sin sistema

DIPROMES opera alquilando equipos terapéuticos (ventiladores, concentradores de oxígeno, equipos de compresión) a pacientes en clínicas, hospitales y domicilios en RD. Sin un sistema, la operación dependía de hojas de cálculo desconectadas y WhatsApp — imposible escalar.

⚠ Sin DIPROMES
  • Ubicación de equipos desconocida — WhatsApp y memoria
  • Historial clínico del paciente disperso en papeles
  • Facturación manual con riesgo de dobles cobros
  • Sin visibilidad de qué equipo está libre u ocupado
  • Sin trazabilidad al retirar un equipo devuelto
  • Seguimiento de colocaciones imposible a distancia
✓ Con DIPROMES
  • Mapa GPS en tiempo real con ubicación de cada equipo
  • Expediente clínico digital por paciente con historial
  • Conduces de descargo (facturas) generados automáticamente
  • Dashboard de disponibilidad de los 8 equipos
  • Acta digital de entrega y retiro con condición del equipo
  • Seguimiento de colocaciones por teléfono o tablet

Capturas del sistema

dipromes.onrender.com / dashboard
🗺️ Dashboard con mapa GPS Mapa Leaflet.js con marcadores de pacientes activos,
KPIs de equipos operativos e ingresos del período

Dashboard principal — mapa de pacientes activos y estado de flota de equipos

dipromes.onrender.com / pacientes / [id]
🏥 Expediente clínico del paciente Historial de colocaciones, equipos asignados, notas clínicas
y acuerdos de consentimiento informado

Perfil de paciente — historial completo de colocaciones, equipos y seguimiento clínico

dipromes.onrender.com / equipos
⚙️ Inventario de equipos Estado en tiempo real de los 8 equipos: libre, asignado,
en mantenimiento. Número de serie y condición.

Control de flota — disponibilidad, estado y asignación de cada equipo médico

Arquitectura del sistema

DIPROMES usa una arquitectura cliente-servidor desacoplada: el backend en Python FastAPI expone una REST API documentada automáticamente con Swagger, y el frontend en JavaScript puro consume esa API. Esto permite futuros clientes móviles sin cambiar el backend.

Frontend (cliente)
Vanilla JavaScript (ES6+)
Leaflet.js · Mapas GPS
CSS Grid / Flexbox
localStorage · caché
↕ REST API (JSON)
Backend — Python FastAPI
FastAPI · Routers
Pydantic · validación
SQLAlchemy ORM
Auth · sesiones
CORS middleware
Capa de datos y generación
PostgreSQL (Render)
ReportLab · PDF conduces
openpyxl · Excel
Backup / Restore

Módulos principales

👤
Registro de pacientes
Ficha completa con datos demográficos, diagnóstico, seguro ARS, ubicación GPS y contacto de emergencia.
🗺️
Mapa GPS de pacientes
Mapa interactivo con Leaflet.js mostrando ubicación de cada paciente activo, clínica o domicilio.
⚙️
Inventario de equipos
Estado en tiempo real de los 8 equipos: disponible, asignado, en mantenimiento. Número de serie y condición.
📋
Colocaciones (asignaciones)
Flujo completo de entrega: parámetros de equipo, foto de entrega, condición y acuerdo de consentimiento informado.
🏥
Notas clínicas
Seguimiento clínico por colocación: modalidad de tratamiento, próxima visita, evolución y observaciones.
🧾
Facturación (Conduces)
Generación de conduces de descargo, conciliación mensual, saldos pendientes y exportación Excel/PDF.
📊
Dashboard de KPIs
Colocaciones activas, equipos operativos, ingresos del mes y mapa de distribución geográfica en tiempo real.
💾
Backup / Restore
Exportación e importación completa de la base de datos. Recuperación ante fallos sin pérdida de historial clínico.

Stack tecnológico

Backend

Python 3 FastAPI SQLAlchemy ORM Pydantic v2 PostgreSQL uvicorn

Frontend y mapas

JavaScript (ES6+) Leaflet.js · GPS CSS Grid / Flexbox localStorage · caché Fetch API

Generación de documentos e infraestructura

ReportLab (PDF) openpyxl (Excel) Render.com (deploy) Swagger UI (docs)

Cómo se construyó

  1. 1
    Análisis del flujo operativo real Antes de escribir código, documenté el ciclo completo de una colocación: desde que entra el paciente hasta que se retira el equipo. Ese flujo determinó los modelos de datos y las vistas necesarias.
  2. 2
    API-first con FastAPI Empecé por el backend: diseñé la API REST con FastAPI, definí los esquemas Pydantic y construí los endpoints. FastAPI genera documentación Swagger automáticamente — el equipo puede probar cada endpoint sin código extra.
  3. 3
    Integración de mapas con Leaflet.js La capa de mapas fue el módulo de mayor impacto visual. Leaflet.js es open-source y no requiere API key — lo que lo hace ideal para producción sin costos por uso. Los marcadores se cargan dinámicamente desde la API al abrir el mapa.
  4. 4
    Generación de conduces PDF Los conduces de descargo son el documento comercial central del negocio. ReportLab genera el PDF con logo, datos del paciente, equipo asignado, período y totales — listo para firmar y enviar al ARS o al cliente.
  5. 5
    Sistema de backup integrado Para operaciones médicas, la pérdida de datos es crítica. Implementé un módulo de backup/restore que exporta toda la base de datos a JSON y la reimporta sin pérdida — sin depender de herramientas externas.

Lo que aprendí

FastAPI es el framework correcto cuando necesitas una API bien documentada y rendimiento alto. La combinación de tipado estricto con Pydantic y la documentación Swagger automática elimina toda ambigüedad entre frontend y backend — el contrato de la API es el código mismo.

La lección más importante: en sistemas de salud, la integridad de datos supera a cualquier otra métrica. El módulo de backup fue el que más confianza generó con el cliente, aunque no es "visible" en la UI. Un sistema que puede recuperarse de cualquier fallo es un sistema que se puede usar con tranquilidad.

Segundo aprendizaje: Leaflet.js es mejor opción que Google Maps para proyectos de uso interno. Sin costos por carga de mapa, sin API key que gestionar, y con toda la funcionalidad que el caso de uso real requería.

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