Este artículo describe un sistema de escritura con IA gobernado para equipos de investigación en IA en salud, que opera en seis capas y combina escritura basada en protocolos, seguimiento de tareas por issues, puntos de auditoría de citas y revisiones obligatorias de los investigadores antes del envío. Es una descripción retrospectiva de dos casos de producción de manuscritos, y la unidad de análisis es el flujo de escritura, no el desempeño del modelo.
El Caso 1, un manuscrito de auditoría de facturación médica, pasó por 22 versiones en 12 tareas de escritura dedicadas, con correcciones de los investigadores en cada sección. El Caso 2, un manuscrito metodológico de AutoML clínico, llegó al envío en 12 versiones, aprovechando lo aprendido en el Caso 1 e incluyendo una revisión técnica del equipo de ingeniería en la versión 10. Una autorrevisión estructurada identificó nueve brechas del sistema, y ocho se corrigieron dentro del mismo ciclo de desarrollo. El trabajo es un preprint aún no revisado por pares, y los autores proponen estudios prospectivos sobre la calidad de los manuscritos y su adopción.
