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Diseño de la API Interna:
Diseñar una API que conecte la herramienta de asesoramiento con la de triaje, permitiendo que, al detectar palabras clave de alerta en una consulta, se redirija automáticamente o se active el "modo triaje". Esto implicaría definir endpoints, protocolos de comunicación y validación de datos.

Algoritmos de NLP:
Profundizar en el uso de modelos de lenguaje entrenados en datos médicos para extraer entidades y evaluar la urgencia. Podríamos hablar de técnicas de tokenización, extracción de entidades, y uso de modelos preentrenados (por ejemplo, BioBERT o modelos adaptados) para mejorar la precisión en la detección de síntomas y señales de alarma.

Generación de Datos Sintéticos (Data Augmentation):
Explorar técnicas como back translation, parafraseo o generación de casos con modelos de lenguaje, que permitan ampliar el conjunto de datos. Esto es muy útil para simular variaciones en las consultas, tanto en el asesoramiento como en el triaje, y asegurar que los algoritmos se robustezcan frente a diferentes redacciones o combinaciones de síntomas.