📚 Bibliografía: Implementación y Ética de IA

Implementación: del prototipo al flujo clínico

Tema	Por qué importa	Referencia
Ciclo de vida y SaMD	La IA clínica se parece más a un dispositivo médico que a software típico	FDA (SaMD): https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd
Buenas prácticas de ML (GMLP)	Expectativas compartidas para desarrollo seguro	FDA GMLP: https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/good-machine-learning-practice-medical-device-development-guiding-principles
Monitorización post-despliegue	Los modelos derivan (drift); hay que vigilar continuamente	FDA AI/ML SaMD: https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine-learning-software-medical-device

Gobernanza, riesgo y estándares

Marco	Qué aporta	Link
NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)	Lenguaje y proceso para gestionar riesgos de IA	https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
ISO/IEC 23894	Guía de gestión de riesgos para sistemas de IA	Resumen ISO: https://www.iso.org/standard/77304.html
Model Cards / Datasheets	Documentación para transparencia y auditoría	Model Cards: https://arxiv.org/abs/1810.03993 ; Datasheets: https://arxiv.org/abs/1803.09010

Ética y política

Guía de la OMS sobre ética y gobernanza de IA para la salud: https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200
EU AI Act (portal oficial): https://eur-lex.europa.eu/

Cómo usar estas referencias

Si estás construyendo un sistema real, empieza por NIST AI RMF (lenguaje de riesgo), y mapea después a tu contexto regulatorio (FDA/UE) y a la gobernanza clínica de tu organización.