Kauro, un chatbot basado en grafos para conversaciones de transmisión de información de alta fidelidad

Área de la Ciencia:

• Informática biomédica
• Tecnología de investigación clínica
• Inteligencia artificial en la atención médica

Sus antecedentes:

• El consentimiento informado es fundamental, pero complejo, laborioso e inconsistente entre sitios.
• Las herramientas digitales actuales para el consentimiento informado carecen de reproducibilidad y auditabilidad.
• Los chatbots de IA generativa introducen riesgos como la alucinación y el incumplimiento normativo.

Objetivo del estudio:

• Presentar Kauro, un chatbot de código abierto basado en grafos para la comunicación biomédica segura y confiable.
• Abordar las limitaciones de las plataformas existentes en los procesos de consentimiento informado.
• Mejorar la reproducibilidad, la auditabilidad y la supervisión regulatoria en la investigación clínica y la atención.

Principales métodos:

• Se desarrolló Kauro, un chatbot de código abierto que utiliza estructuras basadas en grafos.
• Se codificaron conversaciones guionizadas como archivos de JavaScript Object Notation (JSON) controlados por versiones.
• Se implementó la  travesía determinista, el registro de auditoría completo y la arquitectura modular cliente-servidor.

Principales resultados:

• Kauro garantiza rutas de conversación deterministas, lo que mejora la previsibilidad y la seguridad.
• La plataforma proporciona registros de auditoría completos, lo que facilita la supervisión verificable por parte del IRB.
• El diseño modular garantiza la portabilidad y la escalabilidad en diferentes instituciones.

Conclusiones:

• Kauro ofrece una solución escalable para la comunicación biomédica segura, precisa y confiable.
• Reformula el despliegue de la IA en la atención médica al priorizar la reproducibilidad y la auditabilidad.
• La plataforma es generalizable a cualquier dominio que requiera datos conversacionales seguros y verificables.