Trazabilidad de predicciones médicas de IA en blockchain.
Salud Inteligente y Verificable: una Revolución basada en IA y Blockchain
El avance tecnológico en el ámbito sanitario no solo ha permitido diagnosticar enfermedades con mayor
precisión,
sino también repensar cómo gestionamos, compartimos y verificamos la información médica.
HealthTrace nace con una visión ambiciosa:
combinar la potencia de la inteligencia artificial con la tecnología
blockchain
para crear una solución innovadora, respetuosa con la privacidad y pensada para una sociedad digital
descentralizada.
El objetivo de Healthtrace es integrarse con las herramientas predictivas basadas en
modelos de
machine learning y entrenados con datos clínicos. El análisis se realiza dentro de cada
institución médica.,
Los resultados proporcionados a Healthtrace se registran en la blockchain, asegurando
integridad y trazabilidad.
HealthTrace no almacena información sensible. Los resultados se registran como
hashes públicos
en redes testnet (fase inicial) como Sepolia o Polygon, sin revelar identidades.
La interfaz funciona desde una simple web. Solo se necesita un navegador y MetaMask (wallet web3).
Con un clic se puede integrar una predicción médica y guardar su huella en la blockchain.
Todo sin instalaciones ni registros. En un formato trace as a service (TaaS).
El sistema es código abierto, y se basa en tecnologías modernas como FastAPI,
NestJS y Web3.
Su arquitectura modular permite desplegarlo en entornos profesionales, educativos o de investigación.
Pensado para ser escalable y auditable, el backend puede desacoplarse y ejecutarse sobre
infraestructuras ligeras
o privadas, soportando despliegues canary y pruebas en paralelo.
HealthTrace no reemplaza el diagnóstico médico. Es una herramienta de apoyo y
trazabilidad
para firmar evidencia digital, útil en contextos legales, clínicos o investigativos.
Ya no hace falta elegir entre privacidad y utilidad: la nueva salud digital puede ser ambas cosas.
Con HealthTrace, la decisión está en tus manos… y la evidencia, en tu blockchain.
🤖 Inteligencia Artificial
Modelos entrenados para detectar señales clínicas con precisión.
🔗 Registro en Blockchain
Verifica y guarda resultados de forma inmutable y anónima.
🛡️ Privacidad Total
Sin correos ni datos personales. Simplemente usa una wallet web3.
¿Por qué usamos firma técnica
automática?
Healthtrace registra automáticamente cada predicción médica con una firma digital validada en blockchain.
Esta decisión responde a criterios reales de seguridad, experiencia clínica y escalabilidad.
✔️ Flujo
clínico sin fricción
Los médicos no necesitan usar MetaMask ni aprobar manualmente cada predicción. La firma automática
permite integración directa con el sistema hospitalario.
⚙️ Registro
automático y escalable
Cada predicción se firma y registra en blockchain desde el backend de forma segura y transparente,
permitiendo procesar miles de eventos sin intervención humana.
🔐 Seguridad
institucional
Se usa una wallet técnica protegida con servicios como HSM o custodia segura, cumpliendo estándares de
IT hospitalaria sin exponer claves al personal médico o a los usuarios.
📜 Trazabilidad y cumplimiento
Cada predicción queda registrada con un hash, timestamp y una firma del modelo, permitiendo auditoría
completa y cumplimiento con normativas como GDPR y HIPAA.
🔑 Connect your Wallet
Use MetaMask to prove wallet ownership and start the demo.
🧠 Detecta imágenes
generadas por IA
Las imágenes generadas por inteligencia artificial pueden utilizarse para
manipular, desinformar o suplantar identidades. Este verificador analiza si una imagen contiene metadatos C2PA
— un estándar emergente adoptado por plataformas como Adobe, Microsoft y OpenAI — para asegurar su procedencia
y autenticidad.
¿Qué es una imagen generada por inteligencia artificial?
Las imágenes generadas por inteligencia artificial (IA) son creadas por modelos como DALL·E, Midjourney o
Stable Diffusion. Aunque muchas de estas imágenes parecen reales, en realidad son sintéticas y pueden usarse
con fines maliciosos como desinformación, fraudes o suplantación de identidad. Con el crecimiento de los
deepfakes y contenidos generativos, es más importante que nunca verificar la autenticidad de cualquier
imagen.
¿Cómo funciona este detector de imágenes IA?
Este detector utiliza tecnología avanzada para analizar metadatos incrustados en las imágenes,
especialmente los que siguen el estándar C2PA (Coalition for Content Provenance and
Authenticity). Este estándar, impulsado por empresas como Adobe, Microsoft y OpenAI,
permite rastrear el origen y modificaciones de una imagen digital. Si una imagen fue generada por IA o
editada por una herramienta como Photoshop con IA, es probable que contenga estos datos. Este verificador
escanea, interpreta y te muestra si hay evidencia de generación o manipulación mediante inteligencia
artificial.
¿Por qué es importante detectar imágenes generadas por IA?
Evita la propagación de fake news y desinformación en redes sociales.
Protege tu identidad y reputación ante posibles usos indebidos de imágenes falsas.
Permite verificar la autenticidad de imágenes usadas en medios, política, publicidad o educación.
Fomenta la transparencia y la confianza en el contenido digital.
Características del verificador de imágenes IA
Detección de metadatos C2PA y otros estándares de procedencia.
Análisis en tiempo real desde tu navegador, sin necesidad de descargar software.
Compatible con formatos de imagen populares: JPG, PNG, WebP, entre otros.
Diseñado para periodistas, educadores, investigadores y usuarios comunes.
¿Quién debería usar esta herramienta?
Esta herramienta está pensada para cualquier persona interesada en verificar si una imagen fue generada por
IA o manipulada digitalmente. Es especialmente útil para:
Periodistas que verifican la autenticidad de imágenes antes de publicarlas.
Profesores y estudiantes que usan contenido visual en sus investigaciones.
Usuarios de redes sociales que quieren evitar compartir imágenes falsas.
Empresas que desean proteger su marca de contenido generado sin autorización.
Prueba gratis este detector de imágenes generadas por IA
No necesitas registrarte. Solo sube una imagen y en pocos segundos sabrás si fue generada por una
inteligencia artificial. Este sistema es seguro, privado y está optimizado para ofrecerte resultados
rápidos y confiables. Detectar imágenes IA nunca fue tan fácil.
Sube una imagen
Propiedad
Valor
No se almacenan imágenes. El análisis es
local y anónimo.
This section will show a simulated payload with timestamp, ready to
be signed and registered.
In a world where artificial intelligence plays an increasingly critical role in medical decision-making, it’s essential to ensure that every prediction can be trusted. This registration system allows healthcare providers and research centers to securely log each AI-generated prediction with full traceability. By combining digital signatures, model metadata, and cryptographic hashing, we help bring accountability and transparency to medical AI workflows.
When a prediction is made—whether by a clinical decision support system, an AI-based imaging tool, or a laboratory automation pipeline—our platform allows you to register its core details. This includes the hashed input data, the model version used, the output prediction, and the identity of the responsible system or professional. All of this is timestamped and stored immutably, with optional blockchain anchoring for maximum auditability.
Each registration is digitally signed using your institution’s private key, ensuring that the source of every prediction can be independently verified. Whether you're a hospital deploying AI at scale or a research lab publishing reproducible results, this signature layer provides a new level of trust and compliance. It’s fully compatible with GDPR, HIPAA, and upcoming EU AI governance standards.
Our goal is to make trust and traceability effortless. You don’t need to be a blockchain expert or cryptographer—just integrate our simple API, or use our web interface to register your predictions in a few clicks. The system supports RSA and elliptic curve cryptography, and can operate in a private or hybrid blockchain mode depending on your security requirements.
Registering predictions isn’t just about protecting data—it’s about protecting people. In clinical environments, reproducibility, auditability, and data integrity can directly impact patient outcomes. Start using our registration module today to make your AI not only smarter—but also safer.
Submitting your prediction...
🧾 View Traceability Log
This is a placeholder section for viewing past registered events.
Transparency is a core principle in any system involving artificial intelligence in healthcare. Our platform allows you to easily review previously registered AI predictions, stored immutably on the blockchain. Every record includes a timestamp, cryptographic hash, model version, and the digital signature of the institution or system that generated the prediction.
Whether you are performing an internal audit, responding to a regulatory inquiry, or validating research reproducibility, our viewer provides a secure, tamper-proof history of all predictions. Each entry in the log is cryptographically verifiable, meaning you can confirm the authenticity of any result—no matter how long ago it was generated.
The viewer supports advanced filtering by model version, date range, prediction type, and submitting institution. It is designed to help clinicians, researchers, and compliance officers quickly identify the relevant records they need. You can also inspect the original hash payload and confirm that it matches the associated input data and model output.
Because the records are anchored on blockchain infrastructure, their integrity is guaranteed. No one—not even administrators—can alter past entries. This level of immutability supports compliance with frameworks like the EU AI Act and ISO 42001, and strengthens confidence among patients, institutions, and oversight bodies.
Our system makes it simple to view and verify the history of AI-driven medical decisions. You don’t need blockchain knowledge to use it—just select a record, open the detail view, and confirm its authenticity. Trust is not just built into the prediction process—it’s fully auditable after the fact.