Las organizaciones sanitarias que utilizan modelos de inteligencia artificial para apoyar la toma de decisiones clínicas se enfrentan a un desafío creciente: garantizar que estos sistemas mantengan un alto nivel de precisión, equidad y fiabilidad durante su uso rutinario, a medida que evoluciona el contexto en el que se utilizan, tanto a nivel poblacional y clínico como técnico. Una degradación del rendimiento, la aparición de sesgos o cambios en la distribución de los datos pueden comprometer la calidad asistencial y generar riesgos de seguridad, éticos y regulatorios.
Actualmente, estas tareas suelen abordarse mediante auditorías manuales, análisis estadísticos aislados o herramientas independientes de monitorización, lo que dificulta obtener una visión global y continua del comportamiento del modelo.
ShinAI-Agent ofrece una solución integrada para la supervisión continua de modelos de IA en entornos sanitarios. La plataforma monitoriza métricas de rendimiento, evalúa indicadores de equidad entre grupos poblacionales y detecta cambios en las características y distribuciones de los datos (dataset shifts) mediante visualizaciones avanzadas y análisis temporal. Además, incorpora una arquitectura basada en cubos OLAP que facilita la trazabilidad, la auditoría y el seguimiento de diferentes versiones de modelos, apoyando a las organizaciones en el cumplimiento de los requisitos aplicables del EU AI Act y de los principios de IA confiable.
La solución está diseñada para integrarse con infraestructuras sanitarias existentes procesos de extracción, transformación y carga de los datos necesarios al modelo de datos analítico utilizado por ShinAI-Agent.
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