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| # Uso de inteligencia artificial en el desarrollo de Morphos | |
| ## Proyecto final — Curso de Desarrollo Web 2026 | |
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| ## Modelo utilizado | |
| Se utilizó Claude Code (Sonnet 4.6) de Anthropic como asistente de desarrollo a lo largo de todo el proyecto y para el despliegue, docker y debug del comportamiento del modelo de IA se utilizó Kimi 2.6 con Open Code CLI. | |
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| ## Enfoque: Spec Driven Development | |
| El uso de IA no consistió en generar código y aceptarlo sin más. Se aplicó un enfoque de desarrollo guiado por especificaciones: en cada paso se definió primero el comportamiento esperado, funciones base, las restricciones de diseño y los criterios de aceptación, y el modelo generó propuestas dentro de ese marco. La arquitectura, la separación de módulos, las decisiones de estructura y el flujo de datos fueron definidos y controlados por mi parte en todo momento gracias a los criterios y conocimientos adquiridos durante el curso. | |
| El modelo actuó como ejecutor de decisiones ya tomadas, no como tomador de decisiones. | |
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| ## Literatura de referencia en patología clínica veterinaria | |
| Para el motor de detección de patrones (`analisis.js`) y los datos de referencia (`valores_referencia.json`, `alteraciones.json`), se proporcionó al modelo literatura especializada en patología clínica veterinaria como contexto de generación. | |
| Los rangos de referencia por especie, los ajustes por edad, raza y sexo, las descripciones clínicas de cada alteración, y la lógica de clasificación de gravedad fueron **validados gracias a mi formación y experiencia profesional en Medicina Veterinaria**, antes de ser incorporados al código. El modelo fue un medio para estructurar y codificar ese conocimiento, no la fuente del mismo. Se han realizado múltiples pruebas con resultados de laboratorio reales y citologías de pacientes facilitados por otros veterinarios ejercientes. | |
| Textos de referencia utilizados: | |
| - Thrall, *Veterinary Hematology and Clinical Chemistry*, 3.ª ed. 2022 | |
| - Weiss, — *Schalm's Veterinary Hematology*, 7.ª ed. 2022 | |
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| ## Afinamiento del prompt y control de salidas del modelo de IA | |
| Morphos utiliza medGemma como modelo de interpretación clínica. Durante el desarrollo se detectó que el modelo producía salidas con problemas recurrentes: | |
| - Respuestas en inglés a pesar de instrucciones en español | |
| - Tokens de control expuestos en la salida (`<start_of_turn>`, `<unused94>`, `<unused95>`) | |
| - Bloques de LaTeX embebidos en la respuesta | |
| - Párrafos repetidos en bucle al acercarse al límite de tokens | |
| - Prefijos de rol visibles al inicio del texto | |
| Se iteró sobre el prompt y se implementó una función de limpieza de salida (`limpiarRespuesta` en `ia.js`) que elimina estos artefactos antes de mostrar el resultado al usuario. El prompt final incluye restricciones explícitas de idioma, alcance clínico y formato de respuesta. | |
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| ## Caché y optimización de rendimiento | |
| Durante las auditorías de rendimiento con Lighthouse se identificó que la carga de fuentes tipográficas locales y librerías (PDF.js) afectaba negativamente las métricas. Se implementaron las siguientes mejoras, asistidas por el modelo: | |
| - Directivas `preload` y `preconnect` en el `<head>` para recursos críticos | |
| - Caché de larga duración para fuentes, CSS y JS en `.htaccess` | |
| - Caché en disco de 30 minutos para las respuestas de la API de PubMed, evitando llamadas repetidas a la misma consulta | |
| - Compresión gzip habilitada por tipo de contenido | |
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| ## Auditoría final de código | |
| Al concluir el desarrollo se realizó una auditoría asistida por IA con los siguientes objetivos: | |
| **Código muerto** | |
| - Identificación y eliminación de exportaciones sin consumidores y código que ya no era necesario o era experimental | |
| **Seguridad** | |
| - Protección de archivos sensibles (`.env`, `setup.php`) mediante `.htaccess` | |
| - Sanitización de datos externos de APIs con `textContent` en lugar de `innerHTML`, eliminando el riesgo de XSS | |
| - Validación de URLs externas antes de usarlas como atributos `href` | |
| - Separación del nombre de usuario del SVG estático al actualizar el botón de sesión, evitando inyección de HTML desde la base de datos | |
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