Desencadenante: se utiliza IA con datos de investigación o registros de participantes.
Ripple de pruebas para IA de investigación
Haga que la IA de investigación sea
reproducible, acotada y revisable.
Realice el seguimiento de conjuntos de datos, modelos, linaje, límites de consentimiento, canalizaciones de análisis, sistemas de RAG y agentes de IA utilizados en investigación sin convertir las pruebas en burocracia.
Reproducibility Evidence
Contexto sensible
Por qué la IA de investigación necesita una infraestructura de pruebas.
La IA de investigación opera sobre datos de participantes, conjuntos de datos propios y modelos cuyas salidas pueden constituir la base de resultados publicados. Los fallos de reproducibilidad, las vulneraciones del límite de consentimiento y la procedencia de datos no documentada socavan la integridad científica y acarrean consecuencias jurídicas, éticas e institucionales.
Categorías de datos en el ámbito
Personas afectadas
Escenarios de riesgo
Lo que suele salir mal.
Modos de fallo concretos observados en este contexto sensible, sin pruebas estructuradas.
Un modelo de investigación se entrena con datos de encuestas a participantes más allá del ámbito de consentimiento original.
El comité de ética exige pruebas del límite de consentimiento. No existe evidencia estructurada. La publicación se retrasa o se retracta.
Una canalización de análisis produce salidas que un revisor no puede reproducir.
Sin traza de registro de modelos activa. Sin huella de versión del conjunto de datos. Entorno no capturado. La afirmación de reproducibilidad de la publicación es insostenible.
Un asistente de RAG de investigación se construye sobre manuscritos previos a la publicación y transcripciones brutas de entrevistas.
Sin límite documental. El contenido previo a la publicación es accesible mediante consultas. Datos confidenciales en riesgo. Sin pruebas de anclaje de la recuperación.
Un agente de IA de investigación redacta partes de una revisión bibliográfica sin divulgarlo.
Sin seguimiento de la procedencia. Sin mecanismo de divulgación. Posible vulneración de la política de integridad institucional.
Control fronterizo, aplicado aquí
Escanee el sistema. Emita el pasaporte. Conceda el visado.
Lo que el escaneo encuentra en este contexto, lo que registra el pasaporte y qué condiciones asocia el visado.
Currents
el escaneo¿Qué IA está en funcionamiento y qué no sabemos sobre ella?
Currents abre el expediente: qué modelos y canalizaciones tocan datos de participantes, si el tratamiento se mantiene dentro del consentimiento que realmente se otorgó, qué análisis no pueden reproducirse hoy porque nunca se capturaron la versión del conjunto de datos ni el entorno, y qué se encuentra en un índice de recuperación que no debería salir de la fase previa a la publicación.
Ripples
el pasaporte¿Qué es este sistema y qué está probado sobre él?
El Ripple registra la procedencia y las huellas de versión de los conjuntos de datos, el límite de consentimiento y de ética, un seguimiento de las ejecuciones suficiente para que un revisor independiente reproduzca el resultado, el límite de recuperación sobre material no publicado y la posición de divulgación para el texto generado por IA. La validez científica no forma parte de él: esa es tarea de la revisión por pares.
Droplets
el visado¿Puede operar AQUÍ, sobre ESTOS datos, bajo QUÉ condiciones?
El Droplet autoriza la canalización para un estudio y un ámbito de consentimiento: estas categorías de datos, este acuerdo de transferencia, pruebas de reproducibilidad activas, acceso entre instituciones solo cuando se confirme un DTA, con una caducidad vinculada al ciclo de revisión ética y no a la fecha de publicación.
Ámbito
Lo que necesita un Ripple.
Flujo de trabajo de las partes interesadas
Del desencadenante a la decisión de acceso.
Scan
Art. 6 route · Annex III test
Evidence call
Annex IV · Art. 10 bias file
Seal Review
DPO · CISO · Art. 14 owner
Droplet
Conditions bound · expiring
Re-scan
On retrain, drift or model swap
Scan
Art. 6 route · Annex III test
Evidence call
Annex IV · Art. 10 bias file
Seal Review
DPO · CISO · Art. 14 owner
Droplet
Conditions bound · expiring
Re-scan
On retrain, drift or model swap
Investigador principal
“La IA de investigación tratará datos de participantes o producirá resultados publicables.”
Exija un Ripple que documente el ámbito de consentimiento, el linaje y las pruebas de reproducibilidad antes del despliegue.
Comité de ética / IRB
“Se utilizan herramientas de IA con datos de participantes en un estudio de investigación.”
Revise la sección del límite de consentimiento del Ripple. Confirme la alineación con el protocolo del estudio.
Responsable de datos / DPD
“Datos de investigación compartidos entre instituciones a través de una plataforma de IA.”
Confirme el estado del DTA, las pruebas de transferencia de datos y la sección de privacidad antes del acceso entre instituciones.
Decisiones de acceso
Condiciones del Droplet de contexto.
Las decisiones de acceso que se aplican en este contexto sensible, y las condiciones de prueba que las producen.
- Ámbito de consentimiento confirmado y documentado en el Ripple
- Linaje y versionado del conjunto de datos activos
- DTA entre instituciones confirmado
- Pruebas de reproducibilidad: traza de registro de modelos activa
- Ámbito de consentimiento poco claro o más amplio que la finalidad original
- Linaje ausente: no se pueden reproducir las salidas de la canalización
- Transferencia entre instituciones sin DTA
- Se usa IA para generar o redactar contenido de publicación
- Datos de participantes en la investigación en el ámbito: se requiere revisión del comité de ética
- Datos clínicos: se necesita confirmación de la aprobación del IRB / comité de ética
- Datos de participantes tratados más allá del ámbito de consentimiento
- Datos brutos no publicados accesibles mediante recuperación no controlada
- Sin linaje: la afirmación de reproducibilidad de la publicación es insostenible
Medición
Familias de pruebas que podemos estructurar.
Las categorías de pruebas medibles pertinentes para este contexto y las señales de prueba que producen.
Linaje y versionado de conjuntos de datos
Procedencia del conjunto de datos, historial de versiones y linaje de transformación desde los datos brutos hasta las entradas del modelo.
Seguimiento de modelos
Seguimiento de ejecuciones, captura de hiperparámetros y versionado de modelos que permiten la reproducibilidad de los análisis publicados.
Límite de consentimiento y de ética
Pruebas de que el tratamiento de datos se mantiene dentro del ámbito del consentimiento de los participantes y de la aprobación del comité de ética.
Límite documental de RAG
Pruebas de que el ámbito de recuperación abarca solo documentos autorizados, con el contenido previo a la publicación excluido cuando así se requiere.
Integridad de la exportación de datos
Pruebas de que las transferencias de datos entre instituciones se producen únicamente bajo acuerdos de transferencia de datos confirmados.
Privacidad
Pruebas de detección de PII y de desidentificación de los datos de participantes antes del análisis o el intercambio.
Ámbito honesto
Lo que sigue sin ser evaluable.
AffectLog no exagera sus afirmaciones. Estos elementos requieren experiencia externa, un proceso regulatorio o un estudio a largo plazo.
Validez científica de los resultados de la investigación
La validez científica requiere revisión por pares, evaluación de la metodología y experiencia en la materia, no una plataforma de pruebas de IA.
En su lugar: Someta los resultados a revisión por pares. Recurra a expertos en la materia. Las pruebas de AffectLog apoyan la revisión de la infraestructura, no la evaluación científica.
Aprobación del comité de ética
La aprobación ética la conceden los comités de revisión institucional (IRB) y los comités de ética tras procesos de revisión específicos.
En su lugar: Recurra a su IRB / comité de ética institucional. Las pruebas de AffectLog pueden apoyar la solicitud, no sustituirla.
Si el contenido generado por IA cumple los estándares de divulgación de las revistas o las instituciones
Los estándares de divulgación los fijan las revistas, las instituciones y los organismos profesionales, fuera del ámbito de una plataforma de pruebas.
En su lugar: Consulte la política de uso de IA de su institución y las directrices de la revista de destino.
Ejemplo
Ripple de muestra para este contexto.
Pipeline de análisis ClinicalSynth
Modelo de análisis de datos de ensayos clínicos · Investigación en salud
Condiciones de acceso
Lo que no exageraremos
AffectLog aporta pruebas técnicas y operativas para la IA de investigación. No afirmamos validez científica, aprobación ética ni cumplimiento de los estándares de publicación. Mostramos el linaje, los límites de consentimiento, las pruebas de reproducibilidad y qué condiciones de revisión aplican.
Preguntas frecuentes
Preguntas que plantea este contexto.
“Ya tenemos seguimiento de ejecuciones a nivel interno: no necesitamos una capa de pruebas adicional.”
El seguimiento de ejecuciones captura las ejecuciones individuales de los experimentos. AffectLog lo estructura en un Ripple: ámbito de consentimiento, pruebas de transferencia entre instituciones, límites documentales de RAG y decisiones de acceso, haciendo que las herramientas internas resulten accesibles para los comités de ética, los DPD y los revisores institucionales.
“La investigación es exploratoria: no podemos saber de antemano qué datos necesitaremos.”
Los ámbitos exploratorios pueden documentarse como prueba de amplitud e intención. Un Ripple al inicio de la investigación establece los límites de consentimiento y de datos -actualizados a medida que el ámbito evoluciona- en lugar de reconstruir las pruebas después de la publicación.
Comenzar
Haga que las pruebas de la IA de investigación sean
tan rigurosas como la propia investigación.
Cartografíe qué herramientas de IA hay en su canalización de investigación, establezca las pruebas de consentimiento y de linaje, y estructure las condiciones de reproducibilidad antes de su próximo ciclo de publicación.
AffectLog aporta pruebas técnicas y operativas. No es validación científica, aprobación ética ni certificación de estándares de publicación.