HealthTech · AI · Python

Sistema POS Inteligente para Farmacias

Sistema diseñado para Raspberry Pi 4 que proporciona recomendaciones terapéuticas inteligentes basadas en productos escaneados, con caché LRU+TTL y interfaz gráfica responsiva.

Cliente

Farmacia española

Sistema POS para punto de venta físico

Duración

3 meses

6 fases de desarrollo

Equipo

Solo developer

Full-stack Python + IA + Hardware

El Desafío

Desarrollar un sistema de punto de venta para Raspberry Pi que ayude a farmacéuticos a recomendar productos complementarios basándose en interacciones terapéuticas y el contexto completo del carrito de compra.

Los principales retos incluían:

Integración con lector de código de barras USB en Raspberry Pi
Recomendaciones contextuales en tiempo real (<2s) usando Claude AI
Sistema de caché inteligente (LRU + TTL) para optimizar costes de API
Interfaz gráfica tkinter responsiva sin bloqueos en UI
Base de datos SQLite local con 100+ productos farmacéuticos
Modo simulación para desarrollo en Mac sin hardware físico
Deployment con Docker + XQuartz para testing cross-platform

La Solución

Arquitectura Python con Hardware IoT

Sistema modular diseñado para ejecutarse en Raspberry Pi con componentes desacoplados:

•Barcode Reader: Escaneo de códigos EAN-13 con lector USB (evdev)
•Shopping Cart Manager: Gestión de carrito y estado de la aplicación
•Recommendation Engine: Motor de recomendaciones con debounce (1.5s)
•SQLite Database: Base de datos local con productos farmacéuticos

Claude AI con Sistema de Caché Inteligente

Implementamos Claude Sonnet 4 con optimización avanzada de costes:

•Recomendaciones contextuales basadas en el carrito completo
•Sistema de caché LRU + TTL (75% de tasa de acierto)
•Tiempo de respuesta: <50ms con caché, <2s sin caché
•Análisis de interacciones terapéuticas y contraindicaciones
•Recomendaciones de productos complementarios (protectores gástricos, probióticos)

Deployment Cross-Platform con Docker

Infraestructura flexible para desarrollo y producción:

•Docker + Docker Compose para desarrollo en Mac
•XQuartz (X11) para interfaz gráfica en contenedores
•Modo simulación para testing sin hardware físico
•Scripts de automatización para setup y deployment
•Testing con pytest + cobertura >80%

Stack Tecnológico

Frontend

Python 3.11tkinterThreading (async UI)

Backend

SQLite 3evdev (USB barcode reader)LRU Cache + TTL

AI & Integraciones

Anthropic Claude APIClaude Sonnet 4Prompt Engineering

DevOps & Cloud

DockerDocker ComposeXQuartzRaspberry Pi OSpytest

Resultados

<50ms

Tiempo de respuesta con caché (75% tasa de acierto)

<2s

Tiempo de respuesta sin caché (llamada a Claude API)

100+

Productos farmacéuticos en base de datos local

RPi 4

Optimizado para Raspberry Pi 4 con 4GB RAM

Características Clave

Escaneo de códigos de barras EAN-13 con lector USB

Recomendaciones contextuales impulsadas por Claude Sonnet 4

Sistema de caché inteligente LRU + TTL para optimizar API calls

Base de datos SQLite local con 100+ productos farmacéuticos

Interfaz gráfica tkinter responsiva sin bloqueos

Simulador de códigos de barras para desarrollo sin hardware

Análisis de interacciones terapéuticas automático

Recomendaciones de productos complementarios (protectores gástricos, probióticos)

Historial de ventas y análisis de productos

Modo desarrollo con Docker + XQuartz para Mac

Deployment nativo en Raspberry Pi OS

Tests automatizados con pytest (>80% coverage)

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