Publicada la Guía de buenas prácticas para el desarrollo de código en soluciones de Inteligencia Artificial en Salud

El Área de Inteligencia Artificial de la Fundación TIC Salud Social ha publicado la ‘Guía de buenas prácticas para el desarrollo de código en soluciones de Inteligencia Artificial en Salud‘. El documento se enmarca en el Programa Salud/IA y tiene el objetivo de apoyar a las partes involucradas en el desarrollo de código de algoritmos de IA aplicados al ámbito de la salud.

La guía describe los principales lenguajes de programación empleados y las metodologías de desarrollo de software más destacadas, formula recomendaciones para el desarrollo del código y aborda los estándares de código de los lenguajes descritos. Asimismo, incorpora un capítulo dedicado a la calidad del código, presentando las certificaciones ISO aplicables en este ámbito.

Tal y como explica la responsable del Área de IA de la Fundación, Susanna Aussó, “el conjunto de buenas prácticas que recogemos en la guía permite obtener un código más comprensible, reutilizable, escalable y más fácil de modificar”. Como consecuencia, explica, “logremos disminuir el tiempo dedicado a tareas de revisión, prevenir errores comunes durante las diferentes etapas del proyecto y al mismo tiempo facilitar el trabajo colaborativo”.

 

Lenguajes de programación, estándares y metodologías

El documento se centra en los lenguajes de programación de medio y alto nivel más utilizados en Inteligencia Artificial: Python, Java y C++ y R.

Cada lenguaje tiene sus propios estándares, es decir, una serie de normas y recomendaciones establecidas que la comunidad de desarrolladores y desarrolladoras han ido elaborando con el paso del tiempo y que pueden incrementar notablemente la calidad y gestión del código si se utilizan adecuadamente. En este sentido, la guía enumera y describe los principales: Tidyverse Style Guide, Google R Style Guide, R Coding Style (Amazon), Python Enhancement Proposals (PEP8), Google Python Style Guide, The Hitchhiker’s Guide to Python, MISRA C/C++ , CERT y CWE.

Por otra parte, en cuanto a las metodologías utilizadas para el desarrollo de código, la guía describe tres, que se enmarcan en la filosofía Agile: Scrum, Kanban y Lean. Esta filosofía, moldeada a partir del trabajo de expertos como Hirotaka Takeuchi e Ikujiro Nonaka, Jeff Sutherland y Ken Schwaber, permite minimizar los errores posteriores del software en producción, ya que otorga cierta flexibilidad a la hora de adoptar cambios en los requerimientos en cada fase del desarrollo.

 

Recomendaciones para el desarrollo de código

La guía de buenas prácticas incluye un apartado específico con recomendaciones para el desarrollo del código. Las recomendaciones se estructuran en cinco conceptos principales: la nomenclatura, el orden, la rentabilidad, el estilo y la documentación. Dentro de estos conceptos se engloban aspectos a considerar como las convenciones de denominación de variables, las convenciones de nomenclatura de clases y funciones, la necesidad de añadir comentarios claros y concisos al código, recomendaciones para limitar la longitud de la línea, consejos sobre los sangrados, y cuestiones de portabilidad, reutilización y escalabilidad, entre otros.

 

Calidad del código y certificaciones ISO

A la hora de medir la calidad del código, la guía establece 6 elementos clave a considerar: funcionalidad, fiabilidad, usabilidad, eficiencia, mantenimiento y portabilidad. También presenta dos métricas cuantitativas de análisis estáticas para medir la calidad de código, y describe diferentes tipos de pruebas para testear el software antes de que llegue a la persona usuaria.

Por último, el documento describe las certificaciones ISO aplicables al desarrollo del código: la ISO 27000 de seguridad de la información, la ISO 29119 de pruebas de software, y la ISO 25001 de sistemas y requisitos de calidad y evaluación de software (SQuaRE).