1. Propósito de esta Declaración
GYRI Study (en adelante, "GYRI" o "la Plataforma") opera bajo un modelo de desarrollo tecnológico ético y responsable. Entendemos que la Inteligencia Artificial aplicada al aprendizaje de las ciencias médicas exige los más altos estándares de claridad operativa. El propósito de este documento es explicar de forma comprensible, abierta y explícita cómo funcionan nuestros algoritmos, cómo se calculan las métricas de rendimiento de los estudiantes y cuáles son los límites lógicos de las herramientas automatizadas integradas en el software.
2. Arquitectura Tecnológica y Modelos Utilizados
GYRI no opera como un sistema de toma de decisiones autónomo. Funciona como una infraestructura de procesamiento interconectada que utiliza dos componentes tecnológicos principales:
- Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM): Para las funciones de análisis de PDFs, extracción de conceptos complejos, simulación de casos clínicos dinámicos y formulación automática de cuestionarios de opción múltiple y tarjetas de estudio (flashcards).
- Algoritmos de Repetición Espaciada (Spaced Repetition): Modelos estadísticos basados en curvas de olvido cognitivo adaptadas (variantes lógicas del estándar de la industria SM-2), encargados de medir los intervalos óptimos en los que un usuario debe volver a repasar un concepto médico para fijarlo en la memoria a largo plazo.
3. Funcionamiento del Generador de Contenido por IA
Cuando un Usuario introduce un documento o texto dentro de la Plataforma, el sistema ejecuta los siguientes pasos algorítmicos secuenciales:
- Extracción Vectorial: El documento es fragmentado y convertido en vectores numéricos para identificar las entidades clínicas clave (síntomas, patologías, criterios diagnósticos, fármacos de primera elección).
- Filtrado Temático: El sistema prioriza las estructuras semánticas que guardan mayor correlación con los programas oficiales de los exámenes de residencias médicas o currículos universitarios estándar.
- Síntesis y Estructuración: El modelo de lenguaje reorganiza la información en un formato interactivo (pregunta/respuesta o tarjeta de repaso), abstrayendo la complejidad del texto original para facilitar el estudio activo.
4. Lógica de Cálculo de Métricas y Progreso
Los indicadores visualizados por el Usuario en su panel de control (como el "Score de Retención", "Nivel de Seguridad" o "Zonas de Repaso Crítico") son el resultado de cálculos matemáticos de carácter **probabilístico** y estimativo. No representan un estado anatómico ni psicológico absoluto de la memoria del estudiante.
📊 NATURALEZA PROBABILÍSTICA DEL PROGRESO
Las variables matemáticas que determinan si una materia se encuentra en estado "Seguro" (verde) o en "Repaso Crítico" (rojo) se calculan cruzando tres factores automatizados: la cantidad de veces que el alumno marcó una tarjeta como "difícil", el tiempo de respuesta medido en segundos en cada interacción y los días transcurridos desde el último repaso exitoso. El sistema proyecta estadísticamente una probabilidad de acierto para el siguiente examen. Al ser un modelo estadístico, el Usuario acepta que una métrica del 100% en la Plataforma no garantiza de ninguna forma la aprobación de una evaluación académica real en su universidad u hospital.
5. Mitigación de Sesgos, Alucinaciones y Errores Científicos
La medicina es una ciencia exacta en constante evolución. Los modelos de Inteligencia Artificial pueden sufrir desactualizaciones o interpretar erróneamente un contexto clínico secundario a la estructura del PDF cargado por el usuario. Para mitigar estos riesgos de manera tecnológica y legal, GYRI implementa las siguientes directrices estructurales:
- Aislamiento de Contexto (Prompt Grounding): Forzamos algorítmicamente a nuestros modelos a restringir sus respuestas estrictamente al contenido del archivo provisto por el estudiante, limitando la incorporación de datos externos que pudieran propiciar errores científicos.
- Interfaz de Reporte Directo: Cada elemento generado por IA cuenta con una función técnica de reporte inmediato para que el Usuario pueda marcar errores. Esto permite la auditoría constante del comportamiento de nuestros flujos de automatización.
6. Ausencia de Decisiones Automatizadas de Alto Impacto
GYRI no realiza perfiles automatizados con efectos jurídicos ni toma decisiones críticas que afecten el estatus civil, legal o institucional de los Usuarios. La asignación de calificaciones dentro del software tiene fines netamente de autoevaluación lúdica y pedagógica. El control del ritmo de estudio, la carga de apuntes y la validación última de la información médica recaen única y exclusivamente en el ser humano que opera la cuenta.
7. Actualizaciones de la Arquitectura Algorítmica
Con el objetivo de optimizar los tiempos de procesamiento y mejorar la precisión diagnóstica simulada, GYRI se reserva el derecho de modificar los pesos vectoriales, cambiar de proveedores de modelos fundacionales de IA o alterar las bases matemáticas del panel de estadísticas sin previo aviso. Estas actualizaciones buscan siempre elevar el rendimiento del software en beneficio del estudiante y se ejecutan bajo estrictas pruebas de control de código de software.
8. Conformidad Legal y Declaración Ética
Esta política se redacta bajo el principio de transparencia proactiva en sistemas de información automatizados. Ante cualquier duda técnica sobre los criterios de puntuación, arquitectura de datos o mecanismos de procesamiento lógico de GYRI, los usuarios o autoridades reguladoras competentes pueden dirigir una consulta técnica detallada directamente al canal de soporte oficial: contacto@gyristudy.com.