Esta página se tradujo del inglés.
Atención médica
Crea una plataforma de investigación biomédica y genómica
Kliv es un creador de aplicaciones con IA. Describe tu flujo de investigación biomédica y genómica, y construye una plataforma real para muestras, alcance de consentimiento, cohortes, flujos de trabajo, trazabilidad y registros de auditoría.
Spublica ingrese tu idea en el cuadro de texto y AI la construirá por ti.
¿Qué es Kliv?
Kliv no es un software de laboratorio con un flujo de trabajo fijo. Es un creador de aplicaciones con IA que construye el software por ti.
Describes la app que necesitas con tus propias palabras, y Kliv la construye: los registros de muestras, las reglas de consentimiento, las barreras entre cohortes, las funciones de los flujos de trabajo, las pantallas, los registros y los informes. Lo que obtienes es una app real que te pertenece. Puedes ejecutarla en tu propio dominio o en las cuentas de tu institución, mantener el código en tu propio repositorio Git y cambiarla más adelante simplemente pidiendo los cambios. No es una plantilla con etiquetas de investigación pegadas encima.
En esta página, esa app es una plataforma de investigación biomédica y genómica. Kliv construye todo tipo de aplicaciones web; esta está pensada en torno a la gobernanza, la trazabilidad y unas operaciones de investigación reproducibles.
¿Por qué construir tu propia plataforma de investigación?
Un disco compartido puede guardar archivos, pero no puede hacer cumplir las reglas que hacen que una investigación sea defendible. Una muestra con consentimiento cardíaco no debe entrar en un análisis que no le corresponde, un centro asociado no debe ver la cohorte de otro centro, y un resultado debe poder rastrearse hasta la versión del flujo de trabajo que lo produjo.
Kliv incorpora esas reglas en la propia app. El alcance del consentimiento vive en la muestra, el acceso a las cohortes se aplica en el mismo punto donde se leen las filas, y los flujos de trabajo son funciones versionadas que sellan cada resultado con el método que lo generó.
Lo que lleva cada muestra
Los registros y las reglas que hacen que la ciencia sea auditable.
Registro de la muestra
El código de acceso, el centro de origen, la posición en el congelador y el alcance del consentimiento viven en la muestra. Los análisis pueden consultar ese alcance antes de usarla.
Barrera de consentimiento
Un análisis restringido a consentimiento cardíaco no recibe muestras exclusivas de oncología. Retirar el consentimiento excluye la muestra de las siguientes ejecuciones.
Cohortes aisladas
Cada centro asociado puede ser una organización, y cada cohorte pertenece a una sola. Un investigador del centro B solo lee las muestras del centro B.
Flujo de trabajo versionado
El alineamiento, la llamada de variantes y la anotación pueden ser funciones del servidor con una versión sellada en cada resultado.
Asistente de protocolos
Un asistente basado en los procedimientos y los artículos subidos por el laboratorio puede mostrar protocolos y citar sus fuentes. No navega por la web abierta, no inventa protocolos ni da consejo clínico, y las conversaciones pueden quedar registradas.
Un ejemplo: el grupo de genómica de la Dra. Sofía Márquez
Así es como un grupo de investigación podría usarla. Es solo un ejemplo: tú describirías tus propios estudios, consentimientos, socios, flujos de trabajo y reglas de gobernanza.
Una muestra entra con su alcance de consentimiento
Llega un espécimen desde el centro A con consentimiento para el estudio cardíaco. Se registra como una fila con su alcance adjunto, de modo que el consentimiento pasa a ser un campo que la app puede hacer cumplir.
La inscripción filtra por uso permitido
Un investigador arma una cohorte cardíaca. La muestra con consentimiento cardíaco califica, mientras que una muestra exclusiva de oncología nunca aparece en el conjunto que recibe ese análisis.
La ejecución sella su método
El flujo de llamada de variantes procesa la cohorte. Cada resultado registra la versión del flujo que lo produjo, de modo que ese resultado tiene trazabilidad más adelante.
Las fronteras entre socios se mantienen
El centro B inicia sesión para trabajar su propia cohorte. Las muestras del centro A no quedan ocultas tras un filtro; para el centro B, están fuera de las filas que la base de datos entrega.
Un revisor puede rastrear el resultado
Un año después, un revisor pregunta cómo se llamó una variante. La respuesta apunta a la función versionada y al registro de la ejecución, no a un script en el portátil de alguien.
Describe lo que quieres construir
Kliv construye a partir de tu descripción, así que cuanta más información des, más se acercará la primera versión a lo que necesitas. Incluye el alcance del consentimiento, los límites entre organizaciones, las versiones de los flujos de trabajo, los registros de auditoría y lo que la app no debe hacer. Aquí tienes tres ejemplos para partir:
Biobanco con consentimiento acotado
El alcance del consentimiento viaja con cada muestra.
“Construye un registro de muestras para nuestro grupo de investigación traslacional. Cada espécimen tiene código de acceso, centro de origen, posición en el congelador, alcance de consentimiento y estado de retirada. Los análisis deben rechazar las muestras fuera de su alcance de consentimiento permitido, y las muestras retiradas deben quedar excluidas de todas las ejecuciones futuras.”
Cohortes de consorcio aisladas
Cada socio ve solo sus propias muestras y cohortes.
“Construye cohortes multicéntricas para nuestro consorcio de genómica. Cada centro asociado es una organización, cada cohorte pertenece a una sola organización, los investigadores solo pueden leer y armar cohortes con las muestras de su propio centro, y los registros de auditoría anotan cada visualización y exportación de cohorte.”
Flujos de trabajo de análisis versionados
Cada resultado se rastrea hasta el método que lo generó.
“Añade flujos de análisis como funciones versionadas del servidor. Sella cada resultado con el nombre del flujo, la versión, la fecha de ejecución, la cohorte de entrada y los parámetros, y muestra un informe de reproducibilidad para cada figura publicada.”
Reproducible por diseño
Esto es infraestructura de investigación, no una herramienta de decisión clínica. La plataforma gestiona muestras, consentimiento, cohortes, flujos de trabajo, registros y trazabilidad. La interpretación y el criterio clínico siguen en manos de los investigadores y médicos responsables.
El método es código que puedes descargar. El código fuente de la plataforma, incluidas las funciones de los flujos de trabajo, puede sincronizarse con un repositorio Git que pertenece a tu institución. Un colaborador puede leer una función de llamada de variantes y volver a ejecutarla en su propio entorno cuando los permisos lo permiten.
La gobernanza puede auditarse después. Quién accedió a qué cohorte, cuándo se retiró un consentimiento y qué versión del flujo tocó un resultado son preguntas que el registro puede responder en el orden en que las plantee un comité de supervisión.
Una plataforma de investigación se juzga por si sus reglas se cumplen en cada fila. La página de apps con IA trata las apps donde la inteligencia es un componente más y la gobernanza que la rodea importa igual de mucho.
Preguntas frecuentes
¿Qué es exactamente Kliv?
Kliv es un creador de aplicaciones con IA que crea apps web a medida a partir de una descripción. Para la investigación genómica, construye los registros de muestras, las reglas de consentimiento, los límites entre cohortes, las funciones de los flujos de trabajo, los registros de auditoría y los informes en torno a las operaciones de tu estudio.
¿Obtengo una app real o una plantilla?
Una app real. Kliv construye la base de datos, las reglas, las pantallas, las funciones y los registros para tus flujos de trabajo, no un rastreador de investigación genérico.
¿Puedo cambiarla después de construida?
Sí. Puedes pedir cambios más adelante, como un nuevo campo de consentimiento, un nuevo límite entre socios, otro flujo de trabajo o un informe de auditoría distinto.
¿La plataforma da diagnósticos o interpretaciones clínicas?
No. Es infraestructura de investigación. Gestiona muestras, hace cumplir el consentimiento, ejecuta tus flujos de trabajo y mantiene la trazabilidad. La interpretación queda en manos de los investigadores y médicos responsables.
¿Cómo se hace cumplir el consentimiento?
El alcance del consentimiento es un campo de la muestra, y los análisis filtran por él antes de la inscripción. Una muestra fuera del uso permitido no aparece entre las filas que recibe un análisis.
¿Pueden dos centros del consorcio compartir la plataforma sin ver los datos del otro?
Sí. Cada centro puede ser una organización, y las reglas de acceso pueden limitar a los investigadores a sus propias muestras y cohortes.
¿Cómo sabemos que un resultado puede reproducirse?
Cada resultado puede sellarse con la versión del flujo de trabajo que lo produjo, y ese flujo puede ser una función versionada en tu propio repositorio Git.
¿Qué ocurre cuando se retira un consentimiento?
La muestra puede marcarse como retirada y excluirse de todas las ejecuciones futuras. El evento de retirada queda registrado para la auditoría.
¿Puede un comité de supervisión auditar los accesos?
Sí. Los registros de acceso pueden mostrar quién vio, cambió, exportó o ejecutó análisis sobre las cohortes, con marcas de tiempo.
¿Puede el asistente buscar en nuestros protocolos?
Sí. Un asistente puede basarse en los procedimientos y artículos subidos, citar la fuente que usó, evitar la web abierta y mantener las conversaciones registradas. No debe inventar protocolos ni dar consejo médico.
¿Puedo usar mi propio dominio o las cuentas de mi institución?
Sí. La app puede ejecutarse en tu propio dominio o cuentas, según cómo esté configurado tu entorno.
¿Puedo salir de Kliv más adelante?
Sí. El código se sincroniza con tu propio repositorio Git, así que salir es un git pull, no una reconstrucción.
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