El presente trabajo de grado se centra en el desarrollo y mejora de una plataforma ya existente para la dosificación de precisión informada por modelos farmacocinéticos, denominada Finglix. Este proyecto surgió de la necesidad de aplicar la farmacometría, una disciplina que emplea modelos matemáticos y estadísticos, para estimar las interacciones entre un fármaco y un organismo. En el contexto clínico la aplicación de la farmacometría es fundamental ya que construye modelos que describen los procesos por los que es sometido un fármaco dentro del organismo. Esto incluye la absorción, distribución, metabolismo y excreción del fármaco. Al comprender estos procesos, es posible optimizar la dosificación, especialmente para aquellos fármacos con márgenes terapéuticos estrechos, donde una dosificación precisa es crucial para la seguridad y eficacia del tratamiento. Como resultado de este proyecto se incorporaron nuevas funcionalidades y se realizaron mejoras sobre las ya existentes. Uno de los principales aportes fue la inserción de una nueva capa de abstracción, que permite a Finglix integrarse a múltiples herramientas de simulación. Esta nueva capa de abstracción, también fue desarrollada con el objetivo de permitir la carga de una mayor cantidad de modelos de fármacos diferentes. Además, se agregó la posibilidad de recomendar al usuario un mejor tratamiento posible para un paciente y objetivo determinado. El trabajo también incluyó la implementación y despliegue continuo en la nube, optimizando el ciclo de retroalimentación con los involucrados. Además, se realizaron validaciones funcionales muy valiosas con usuarios finales, que derivaron en mejoras y nuevas funcionalidades. Finalmente, se generaron manuales de usuario, configuración y despliegue. El primero para facilitar el uso de los usuarios y los otros dos para ayudar a futuros involucrados en el desarrollo de Finglix.