Cartagenaeste

02 · Risk Assessment (AI Act art. 9)

Análisis de riesgos del sistema EvidenciaIA. Sigue el modelo ISO 14971 adaptado a sistema IA de riesgo limitado bajo AI Act art. 9. Revisión semestral.

2.1 Metodología

2.2 Matriz de riesgos

# Riesgo Sev Prob Bruto Mitigación implementada Resid
R-01 Usuario aplica recomendación a paciente concreto sin verificar 5 4 20 Disclaimer art. 50 obligatorio + checkbox sesión + safeguards rechazan preguntas individuales + badge GRADE recordatorio + chips de verificación deep-link 6
R-02 IA inventa cita/referencia (alucinación) 4 3 12 citationVerifier.ts post-hoc marca citas inválidas como “[cita no verificable]”; ratio de verificación visible al usuario; warning si ratio<umbral 4
R-03 IA tergiversa abstract en la síntesis 4 2 8 Tooltip inline [n] muestra abstract original al hover → verificación en flujo; deep-link a fuente; system prompt explícito “sintetiza ÚNICAMENTE el contenido de los abstracts” 4
R-04 Sesgo geográfico/idiomático (sub-representación de evidencia europea/española) 3 4 12 Reranker prima Cochrane/NICE/ESC/GuíaSalud; búsqueda dirigida a Cochrane Database Syst Rev; integración Preevid/MEDES/SciELO/AEMPS 4
R-05 Filtrado de PII del paciente en la pregunta 4 2 8 Regex pre-validación bloquea DNI/NIE/fecha/teléfono; sanitización safeguards.ts; rechazo loguado 4
R-06 Exposición de claves IA al cliente 5 1 5 Todas las llamadas IA pasan por Cloud Function askAi; secrets en Secret Manager; nunca en frontend; CSP estricto 2
R-07 Síntesis sesgada por modelo (gender/edad/etnia) 4 2 8 Bias audit harness (test suite con 30 escenarios canónicos, ver 06-accuracy-robustness.md); penalización preprints; logging completo para auditoría retrospectiva 4
R-08 Preprint sin revisión por pares se confunde con evidencia validada 3 3 9 Badge ⚠️ Preprint rojo + penalización −2 en reranker + sección visualmente diferenciada 3
R-09 Fallo de proveedor IA externo (DeepSeek/Gemini/Mistral) 2 4 8 Cadena de fallback en routing.ts; respuesta degrada a “solo abstracts re-rankeados” si síntesis falla; errores expuestos en UI 3
R-10 Caché Firestore devuelve resultado obsoleto 2 3 6 TTL 24h + hash incluye 15 filtros para invalidar correctamente; cache hit visible en meta-info 3
R-11 Sobrecarga de cuota IA (cost overrun) 2 3 6 Cuota dura 50/usuario/día + rate limit 30/min/IP + caché 7d por hash 2
R-12 Inyección de prompt vía pregunta del usuario 3 2 6 Pregunta truncada a 500 chars; longitud mínima 15 chars; sanitización; safeguards bloquean intentos de “ignora instrucciones previas”; aislamiento de la pregunta del system prompt 3
R-13 Acceso no autorizado a evidencia_consultas 4 1 4 Firestore rules: solo Admin SDK puede escribir; lectura solo desde Cloud Function autenticada; App Check enforce 2
R-14 Deep-link externo expone PII al destino 3 1 3 Solo se pasa la pregunta validada por safeguards (sin PII); target=_blank rel=noopener 2
R-15 Modelo IA cambia comportamiento sin previo aviso (proveedor actualiza) 3 4 12 Prompt versioning + logging del modelo concreto utilizado en cada respuesta (ver 09-model-versioning.md); fallback chain 6

2.3 Riesgos residuales aceptados

Todos los riesgos residuales son ≤ 6, aceptable bajo el criterio definido en 2.1. Los más altos (R-01 y R-15 = 6) están mitigados por capas independientes (disclaimer + safeguards + GRADE + verificación humana obligatoria; versioning + fallback) y se vigilan en el log post-market.

2.4 Riesgos NO aplicables

2.5 Plan de re-evaluación