Qué validar
Error, consistencia y uso fuera de contexto
La validación evalúa respuestas, fuentes, estabilidad, comportamiento en casos ambiguos, falla de dato, sesgo, interfaz, logs e impacto operacional.
Validación
Validación de IA clínica antes de la implantación
Una solución de IA en salud no debe entrar en la rutina real sin prueba de seguridad, consistencia, límites y revisión por parte de un especialista.
Validación de IA clínica con prueba de error, consistencia, seguridad, documentación, revisión humana, auditoría y monitoreo posterior a la implantación.
Cómo documentar
Límites, revisión humana y registro de auditoría
La documentación debe registrar qué fue probado, qué falló, quién revisa, cuándo el sistema no debe responder y cómo se tratan los incidentes.
Monitoramento
La validación no termina en el go-live
Después de la implantación, la solución necesita indicadores, auditoría, recolección de feedback, revisión periódica y control de cambios.