Presento MindCareAI una plataforma de diagnóstico de salud mental lista para producción que combina un frontend en React con un backend potenciado por Xano para ofrecer evaluaciones instantáneas y recomendaciones personalizadas basadas en IA.

Qué construí MindCareAI procesa flujos diagnósticos complejos gestiona datos de usuario de forma segura e integra modelos de inteligencia artificial para generar informes accionables en tiempo real. El objetivo era resolver un problema claro el acceso a diagnósticos de salud mental de calidad suele ser costoso lento e inaccesible para muchos MindCareAI ofrece evaluaciones basadas en evidencia que se pueden usar en cualquier momento y desde cualquier lugar.

Demo aplicación en vivo : mindcareai-demo.dev Credenciales de prueba : Email: demo@mindcareai.dev Password: DemoXano2025!

Características principales Interactive diagnostic questionnaire con lógica de ramificación dinámica puntuación en tiempo real mediante algoritmos ponderados recomendaciones de bienestar personalizadas autenticación segura y cifrado de datos diseño responsive para móvil tablet y escritorio.

Prompt de IA utilizado Crear una API backend lista para producción para una plataforma de evaluación de salud mental usando Xano con manejo de autenticación JWT almacenamiento de respuestas cálculo de puntuaciones basadas en criterios ponderados PHQ-9 y GAD-7 generación de recomendaciones control de acceso por roles analítica para paneles de terapeutas relaciones de BD cifrado HIPAA logging de auditoría limitación de tasa cabeceras de seguridad e integración con servicios externos de IA todo siguiendo buenas prácticas de escalabilidad seguridad y mantenibilidad.

Cómo refiné el código generado por IA La IA proporcionó una base sólida pero la preparación para producción exigió ajustes cuidadosos incluyendo optimización del esquema de base de datos seguridad mejorada rendimiento y endpoints más robustos.

Optimización del esquema Antes las tablas eran genéricas ejemplo assessments id userId responses score Después normalicé y creé relaciones reales users id email created_at updated_at last_login assessment_sessions id user_id session_type status created_at assessment_responses id session_id question_id answer_value weight_factor assessment_scores id session_id phq9_score gad7_score risk_level wellness_plans id user_id recommendations next_checkup_date.

Mejoras de seguridad Antes contraseñas sin hash ni auditoría Después implementé hash con bcrypt con salt rounds logging de auditoría para accesos cifrado en reposo AES-256 firma y verificación de peticiones políticas CORS y limitación de tasa además de encabezados de seguridad.

Mejoras de rendimiento Índices en campos consultados con frecuencia como user_id assessment_type created_at integración de caché para lógica de puntuación con Redis optimización de consultas para evitar N 1 paginación en recuperaciones masivas.

Refinamiento de endpoints Implementé manejo de errores validación de entrada y normalización de respuestas ejemplo de endpoint refinado POST /api/v1/assessments/calculate-score Request espera sessionId y answers Response devuelve success data score riskLevel recommendations errors timestamp ISO8601.

Integración y despliegue en Xano Lo que más ayudó Integración con XanoScript la extensión para VS Code que facilita escribir lógica similar a JavaScript constructor visual de bases de datos para diseñar relaciones rápidamente flujos no code para manejar autenticación y lógica compleja prototipado rápido y escalado automático que soportó picos de tráfico durante la beta.

Desafíos Curva de aprendizaje del paradigma visual depuración de lógica compleja que a veces es menos directa que el código tradicional integraciones externas con APIs de IA que requirieron JavaScript personalizado migración de datos con scripts a medida.

Resultado final Xano aceleró el desarrollo y el despliegue de un backend de calidad producción la generación de código por IA fue un gran catalizador y las herramientas de Xano permitieron llevarlo a un estado robusto seguro y escalable.

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Conclusión La combinación de código generado por IA más las herramientas visuales de Xano permitió construir MindCareAI en tiempos muy reducidos manteniendo buenas prácticas de seguridad rendimiento y usabilidad En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a llevar tu idea a producción rápidamente ya sea una solución de salud mental impulsada por IA o cualquier proyecto de software a medida.