Este artigo descreve um sistema de escrita com IA governado para equipes de pesquisa em IA em saúde, que opera em seis camadas e combina redação baseada em protocolos, acompanhamento de tarefas por issues, pontos de auditoria de citações e revisões obrigatórias dos pesquisadores antes da submissão. Trata-se de uma descrição retrospectiva de dois casos de produção de manuscritos, e a unidade de análise é o fluxo de escrita, não o desempenho do modelo.
O Caso 1, um manuscrito de auditoria de faturamento médico, passou por 22 versões em 12 tarefas de escrita dedicadas, com correções dos pesquisadores em cada seção. O Caso 2, um manuscrito metodológico de AutoML clínico, chegou à submissão em 12 versões, aproveitando o aprendizado do Caso 1 e incluindo uma revisão técnica da equipe de engenharia na versão 10. Uma autorrevisão estruturada identificou nove lacunas do sistema, e oito foram corrigidas no mesmo ciclo de desenvolvimento. O trabalho é um preprint ainda não revisado por pares, e os autores propõem estudos prospectivos sobre a qualidade dos manuscritos e sua adoção.
