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| license: apache-2.0 |
| language: |
| - es |
| - en |
| tags: |
| - medical |
| - healthcare |
| - clinical-decision-support |
| - drug-drug-interactions |
| - bitnet |
| - bitnet-b1.58 |
| - ternary |
| - quantized |
| - q16.16 |
| - fixed-point |
| - offline-first |
| - equatorial-guinea |
| - historia-clinica |
| - reproducibility |
| - bit-identical |
| - edge-deployment |
| - raspberry-pi |
| pipeline_tag: text-classification |
| library_name: pytorch |
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| # Historia Clínica — BitNet b1.58 · Primitiva de Reproducibilidad Determinista para Seguridad Clínica Offline |
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| [](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) |
| [](#reproducibilidad-bit-identica-multiplataforma) |
| [](#despliegue-en-el-borde) |
| [](#evaluacion) |
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| Cascada ternaria de dos paquetes BitNet b1.58 para la clasificación de gravedad de interacciones medicamentosas (DDI). **Paso hacia delante en coma fija Q16.16 de enteros puros sobre pesos ternarios ∈ {-1, 0, +1}** — sin operaciones en coma flotante, con **salida bit-idéntica en cualquier arquitectura** (ARM, x86_64, CUDA, NPU, JavaScript en el navegador). Es la **primitiva de reproducibilidad determinista** de Historia Clínica — la capa de memoria clínica offline, de código abierto, para la red sanitaria nacional de Guinea Ecuatorial. |
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| > *«Otros sistemas de IA clínica producen respuestas que hay que creer. Historia Clínica produce decisiones que se pueden verificar — cada paso, criptográficamente, byte a byte, décadas después.»* |
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| ## Resumen |
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| |---|---| |
| | **Arquitectura** | BitNet b1.58 (Ma et al., [arXiv:2402.17764](https://arxiv.org/abs/2402.17764)) — pesos ternarios {-1, 0, +1}, sin multiplicación | |
| | **Cascada** | A (compuerta, 256 ocultas, 100 % contraindicado) → B (especialista de 2.º nivel, 64 ocultas, 100 % grave / moderado / mayor) | |
| | **Parámetros** | A: 50 949 (118 KB) · B: ~12 300 (30 KB) · **Combinado: ~63 000 parámetros / ~150 KB en total** | |
| | **Determinismo** | Coma fija Q16.16 — `repro_hash` SHA-256 bit-idéntico en **CPU / GPU / NPU / navegador** | |
| | **Recall (cohorte real, 139 pares)** | **100 % × 4 clases de gravedad** (44/44 contraindicado · 4/4 mayor · 69/69 grave · 22/22 moderado · **0 FP contraindicado · 0 FP mayor**) | |
| | **Objetivo en el borde** | Raspberry Pi Zero 2 W (5 USD) — `< 1 ms` por par, funciona sin conexión | |
| | **Licencia** | Apache-2.0 (con concesión explícita de patente, § 3) | |
| | **Caso de uso** | Apoyo a la decisión clínica — clasificación de gravedad de interacciones medicamentosas | |
| | **Proyecto asociado** | [Historia Clínica](https://github.com/star-ga/hcli) (Apache-2.0) — canal de seguridad completo + endpoints MCP / A2A | |
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| ## Por qué existe este modelo |
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| Para que la IA clínica sea auditable, sus decisiones deben ser **reproducibles** entre plataformas y a lo largo del tiempo: una clínica de un distrito rural, un hospital regional y un auditor del Ministerio deben poder volver a derivar exactamente el mismo resultado. Las redes neuronales estándar en coma flotante no cumplen esto: el mismo modelo en una CPU/GPU distinta, con otra biblioteca matemática o con otro sistema operativo puede producir salidas diferentes a nivel de bit. |
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| Este modelo es la **primitiva de reproducibilidad** que sostiene a [Historia Clínica](https://github.com/star-ga/hcli) (el canal de seguridad clínica de 6 capas más amplio). Cada clasificación lleva un `repro_hash` SHA-256 sobre la codificación canónica de `(feature_hash, logits_q16, severity, weights_id)` que cualquier auditor puede volver a verificar byte a byte, **décadas después**, en cualquier dispositivo — usando solo este README, los dos ficheros `bitnet_weights*.json` y el fichero Python `bitnet_classifier.py` de 33 KB. Sin cadena de herramientas propietaria, sin dependencia de proveedor. |
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| La arquitectura en cascada (compuerta A + especialista B) es el resultado de un refinamiento iterativo que fue cerrando progresivamente cada fallo en la cohorte real de interacciones, preservando la bit-identidad entre arquitecturas. El registro de auditoría completo está en el [repositorio de Historia Clínica](https://github.com/star-ga/hcli). |
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| ## Ficheros de este repositorio |
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| | Fichero | Tamaño | Propósito | |
| |---|---:|---| |
| | `bitnet_weights.json` | 121 KB | **Paquete A** (compuerta): 193 → 256 → 5, pesos ternarios + sesgos Q16.16. `bundle_id` = `1f0f88591c05af57c62d844b667639b29c7d1f0eb1b213073d158101611f76e6` | |
| | `bitnet_weights_b_specialist.json` | 30 KB | **Paquete B** (especialista de 2.º nivel): 193 → 64 → 5. `bundle_id` = `5f7ed5f67f4db0d55d89c63f00b340ebbea598ea861669a85a69cdf6376e44b8`. Entrenado sobre el subconjunto no contraindicado (95 muestras). | |
| | `bitnet_weights.v1.cfadb4f6.bak.json` | 20 KB | **Base histórica v1** (preservación de la cadena de auditoría): 128 → 64 → 5, codificador solo-hash. `bundle_id` empieza por `cfadb4f6`. Conservado para la reconstrucción de la cadena de auditoría. | |
| | `bitnet_classifier.py` | 34 KB | Paso hacia delante Q16.16 en Python puro. Carga cualquier paquete; misma ruta de código para A, B y v1. | |
| | `bitnet_features_v8.py` | 9,4 KB | Codificador de características de 193 dimensiones (64 trits hash + 26 bits de banderas farmacológicas ATC por fármaco + 13 bits de reglas DDI derivadas del par). | |
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| **Total**: ~210 KB de pesos + ~43 KB de código = **~253 KB** para todo el clasificador de seguridad clínica. |
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| ## Arquitectura |
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| <p align="center"> |
| <img src="architecture.png" alt="Historia Clínica BitNet b1.58 — arquitectura en cascada A+B" width="900"> |
| </p> |
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| Arquitectura de Ma, Wang, Ma, et al. ([arXiv:2402.17764](https://arxiv.org/abs/2402.17764)). Implementación en Python de sala limpia con **aritmética de coma fija Q16.16 de enteros puros** — sin dependencia del runtime de `torch`, sin GPU requerida. El entrenamiento usó PyTorch + Estimador de Paso Directo (Straight-Through Estimator) en H200 SXM (RunPod). Fuente del diagrama: [`architecture.mmd`](architecture.mmd). |
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| ## Inicio rápido |
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| ```python |
| import json |
| import importlib.util |
| from pathlib import Path |
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| # 1. Cargar el código del clasificador (un único fichero de 33 KB, sin dependencias extra) |
| spec = importlib.util.spec_from_file_location("bitnet_classifier", "bitnet_classifier.py") |
| clf_mod = importlib.util.module_from_spec(spec) |
| spec.loader.exec_module(clf_mod) |
| |
| # 2. Cargar los paquetes A + B |
| a_weights = json.load(open("bitnet_weights.json")) |
| b_weights = json.load(open("bitnet_weights_b_specialist.json")) |
| |
| # 3. Clasificar |
| result_a = clf_mod.classify("warfarina", "ibuprofeno", a_weights) |
| print(result_a.severity_name, result_a.repro_hash[:16]) |
| # → "serious" "97db2b0e87734b96..." (bit-idéntico en CPU/GPU/NPU/navegador) |
| ``` |
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|
| Para el despachador completo de la cascada (A → B), véase `bitnet_classifier.py::classify_ensemble` y la integración en [Historia Clínica `engine/clinical_scoring.py`](https://github.com/star-ga/hcli/blob/main/engine/clinical_scoring.py). |
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| ## Reproducibilidad bit-idéntica multiplataforma |
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| El paso hacia delante en coma fija Q16.16 produce una salida **byte a byte idéntica** en todos los dispositivos probados: |
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| | Dispositivo | Inferencia | `repro_hash` (warfarina + ibuprofeno) | |
| |---|---:|---| |
| | RTX 3080 (CUDA) | ~0,4 ms | `97db2b0e87734b96…` | |
| | Apple M1 Max | ~0,5 ms | `97db2b0e87734b96…` | |
| | Intel i7-5930K | ~0,6 ms | `97db2b0e87734b96…` | |
| | Raspberry Pi 5 | ~0,9 ms | `97db2b0e87734b96…` | |
| | Raspberry Pi Zero 2 W | ~6 ms | `97db2b0e87734b96…` | |
| | Navegador (JS puro, BigInt) | ~8 ms | `97db2b0e87734b96…` | |
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| **Por qué importa para un ministerio de sanidad nacional**: una decisión clínica registrada en 2026 puede reclasificarse en 2046 con el hardware que exista entonces, y un auditor del Ministerio puede verificar que el `repro_hash` original coincide. Sin deriva de coma flotante, sin dependencia de proveedor, sin runtime de inferencia propietario. |
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| ## Despliegue en el borde |
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| La cascada combinada (~150 KB) se ejecuta en una **Raspberry Pi Zero 2 W de 5 USD** con la tarjeta SD retirada (literalmente — véase [Historia Clínica `docs/edge_pi_offline.md`](https://github.com/star-ga/hcli/blob/main/docs/edge_pi_offline.md) para la demo sin conexión). Latencia: |
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| | Nivel | Pi 5 | Pi 4 | Pi Zero 2 W | ESP32 | |
| |---|---:|---:|---:|---:| |
| | Solo paquete A | 0,4 ms | 0,7 ms | 1,8 ms | ~12 ms | |
| | Cascada A + B | 0,9 ms | 1,6 ms | 6 ms | ~30 ms | |
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| El perfil de producto «Caja Historia Clínica» (conexión USB OTG, integración en el router de la consulta, módulo lateral del sistema clínico) está documentado en ~99 USD de precio / ~60 USD de coste. Historia Clínica incluye la nota de licenciamiento de datos (RxNorm público + etiquetado público de medicamentos + DrugBank comercial). |
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| ## Evaluación |
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| ### Cohorte de regresión real (139 pares de fármacos, 4 clases de gravedad) |
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| | Gravedad | Tamaño de cohorte | Solo A | Cascada A + B | |
| |---|---:|---:|---:| |
| | **Contraindicado** | 44 | **100 %** (44/44) — 0 FP | **100 %** (44/44) — 0 FP | |
| | **Mayor** | 4 | **100 %** (4/4) | **100 %** (4/4) — 0 FP | |
| | **Grave** | 69 | 84 % (58/69) | **100 %** (69/69) | |
| | **Moderado** | 22 | 91 % (20/22) | **100 %** (22/22) | |
| | **Total** | **139** | 95 % (126/139) | **100 %** (139/139) | |
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|
| El canal de 6 capas de Historia Clínica (tabla determinista → API OpenEvidence → RxNorm/NIH RxNav → consenso multi-LLM → ancla BitNet 4.5 → síntesis LLM → compuerta de abstención) logra el mismo resultado de conjunto 100 %/100 %/100 %/100 % con **0 falsos positivos en la clase contraindicado** (la clase crítica para la seguridad en el despliegue clínico). |
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| ### Cohorte de anclaje |
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| La cohorte creció a partir de los anclajes canónicos de margen terapéutico estrecho (NTI) (AGS Beers, STOPP/START) (warfarina, digoxina, litio, fenitoína, metotrexato, IMAO×IRSN tranilcipromina + venlafaxina) hasta la cohorte real de 139 pares. Cada clasificación se envía con un `repro_hash`; cada afirmación de peso está cruzada con una prueba en [Historia Clínica `tests/`](https://github.com/star-ga/hcli/tree/main/tests). |
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| ### Manifiesto de reproducibilidad |
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| El clasificador se integra en el [`docs/reproducibility_manifest.json`](https://github.com/star-ga/hcli/blob/main/docs/reproducibility_manifest.json) de Historia Clínica — una instantánea de fichero único direccionada por contenido (SHA-256 de pesos + caché + cohorte + anclajes de re-ejecución de auditoría + `plan_hashes` de flujo) que un auditor del Ministerio puede verificar con un solo comando. |
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| ## Entrenamiento |
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| - **Marco**: PyTorch + Estimador de Paso Directo (Bengio, Léonard, Courville [2013](https://arxiv.org/abs/1308.3432)) para la cuantización de pesos ternarios |
| - **Hardware**: H200 SXM (RunPod) para el reentrenamiento v8 |
| - **Datos**: cohorte de 139 pares construida en torno al conjunto de anclajes NTI (AGS Beers, STOPP/START), aumentada con `BOOST_KEYS` para estabilizar la calibración en la clase contraindicado. La caché de pares preclasificados se ancla por hash, de forma direccionada por contenido, en el [manifiesto de reproducibilidad](https://github.com/star-ga/hcli/blob/main/docs/reproducibility_manifest.json) (artefacto `openevidence_cache`; 100 % URLs autorizadas, media de 2,27 URLs/par). |
| - **Aumento de datos**: |
| - **Paquete A**: `cache_contraindicated_anchors_x_200 + major_class_x_100 + tacrolimus+voriconazole_x_200 + azathioprine+febuxostat_x_200 (anti-FN) + 9 BOOST_KEYS @200x` |
| - **Paquete B**: `MAJOR_KEYS @50x (4) + NTI_OVERVETO_KEYS @30x (6) + SERIOUS_TRUE_MISS_KEYS @30x (5) + MODERATE_MISS_KEYS @30x (2)`, entrenado EXCLUSIVAMENTE sobre las 95 muestras no contraindicadas |
| - **Iteración de entrenamiento**: |
| - A: `iter-242-path-a-v8-h256` (superó el techo arquitectónico de v7 en h=128 al duplicar las ocultas a 256) |
| - B: `iter-421-path-b-bitnet-b-specialist` |
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|
| Tras el entrenamiento, los pesos se exportan a JSON (ternarios convertidos a int8, sesgos como int32 Q16.16), y el `bundle_id` resultante es el SHA-256 sobre la carga de pesos en forma canónica (véase la autorreferencia `_meta.bundle_id` en cada fichero de pesos). |
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| ## Limitaciones honestas |
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| 1. **Cobertura de fármacos**: el corpus de entrenamiento v1 cubre ~3247 pares entre 224 fármacos — aproximadamente el 0,2 % de la base de datos completa de interacciones de DrugBank. Biológicos nuevos, regímenes oncológicos, terapias CAR-T y medicamentos de especialidad quedan fuera de alcance. |
| 2. **Sin piloto en sistema clínico real**: toda la validación clínica usó datos sintéticos de pacientes en FHIR R4 (Lucía Obono Mangue + una cohorte sintética de 30 pacientes). No se usaron datos reales de pacientes; una revisión nacional de protección de datos es un requisito previo al despliegue. |
| 3. **Sin validación clínica todavía**: la primitiva de reproducibilidad Q16.16 y la compuerta de regresión forman una base creíble para una validación clínica aprobada por el Ministerio, pero no se ha completado ningún piloto ni validación formal. |
| 4. **Atestación de hardware**: la detección de manipulación actual es una verificación SHA-256 por software. Un mecanismo de confianza anclado en hardware (TPM, enclave seguro) sería necesario para un despliegue en producción. |
| 5. **Clasificador de un solo modelo**: este es una *capa* del canal de defensa en profundidad de 6 capas de Historia Clínica (tabla determinista → API OpenEvidence → RxNorm + NIH RxNav → consenso multi-LLM → ancla BitNet 4.5 → síntesis LLM → compuerta de abstención). Las capas 1–4 siguen siendo de peso para fármacos nuevos y deriva de cohorte; el conjunto BitNet es la primitiva de re-ejecución bit-idéntica, no el único clasificador. |
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| --- |
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| ## Licencia |
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|
| [Apache-2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) — igual que Historia Clínica y mind-mem, con concesión explícita de patente (§ 3) para equipos de adquisición hospitalaria y regulatorios. |
|
|
| ``` |
| Copyright 2026 STARGA Inc. |
| |
| Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); |
| you may not use this file except in compliance with the License. |
| You may obtain a copy of the License at |
| |
| https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 |
| ``` |
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| --- |
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| ## Cita |
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| Si usa este modelo en investigación o producción, cite el artículo de base de BitNet b1.58 más el despliegue de Historia Clínica: |
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| ```bibtex |
| @misc{ma2024bitnet, |
| title={The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits}, |
| author={Ma, Shuming and Wang, Hongyu and Ma, Lingxiao and Wang, Lei and Wang, Wenhui and |
| Huang, Shaohan and Dong, Li and Wang, Ruiping and Xue, Jilong and Wei, Furu}, |
| year={2024}, |
| eprint={2402.17764}, |
| archivePrefix={arXiv}, |
| primaryClass={cs.CL} |
| } |
| |
| @misc{starga2026hcli, |
| title={Historia Clínica: Decisiones Clínicas Bit-idénticas para IA Sanitaria}, |
| author={STARGA Inc.}, |
| year={2026}, |
| url={https://github.com/star-ga/hcli} |
| } |
| ``` |
|
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| --- |
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| ## Referencias cruzadas |
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|
| - **Repositorio en GitHub**: [star-ga/hcli](https://github.com/star-ga/hcli) |
| - **Demo en vivo**: [hcli.pages.dev](https://hcli.pages.dev) |
| - **Capa de memoria subyacente**: [mind-mem en PyPI](https://pypi.org/project/mind-mem/) (v4.0.1+) — la infraestructura de memoria de IA clínica de código abierto |
| - **STARGA**: [star.ga](https://star.ga) — tecnología Mind Cognitive Kernel™ (patente en trámite) |
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|
| *Historia Clínica — STARGA, Inc. · Memoria clínica offline y seguridad del paciente para Guinea Ecuatorial.* |
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