GAMER se concreta en nueve requisitos completamente aplicables a cualquier ámbito de investigación (tabla 1), como en AP:

Declaración general de uso: indicar si se usó o no IAG en cualquier paso del estudio o manuscrito.

Tabla 1

ÍTEM GAMER	QUÉ EXIGE (MÍNIMO)	TRADUCCIÓN A LA PRÁCTICA
1. Uso de IAG	Sí/no	Declarar también «no uso»
2. Herramienta	Nombre + versión + fechas	Registrar versión y período
3. Prompts	Técnica + diálogos	Guardar prompts/respuestas y anexar
4. Modelo propio	Modelo base	Narrar el entrenamiento/afinamiento local
5. Rol	Para qué se usó	Diferenciar estilo vs. análisis/decisiones
6. Dónde	Secciones/párrafos	Señalar discusión, métodos, tablas, etc.
7. Verificación	Cómo se comprobó	Fact-checking + revisión de referencias
8. Privacidad	Salvaguardas	Desidentificar y controlar plataforma
9. Impacto	Influencia en conclusiones	Declarar si cambió la interpretación

La aportación de GAMER en AP nos obliga a diferenciar usos de bajo riesgo (p. ej., corrección de estilo) de usos con capacidad de alterar resultados (p. ej., generación de código, extracción automatizada de datos, o síntesis analítica). y añade trazabilidad cuando la IAG participa en la construcción del manuscrito. En términos operativos, GAMER invita a planificar el uso de IAG antes de escribir: decidir qué tareas se permitirán (y cuáles no), quién revisará las salidas, dónde se archivarán prompts y respuestas, y cómo se protegerán los datos. En estudios con historias clínicas o entrevistas, el checklist es útil como recordatorio de «líneas rojas»: nunca introducir información identificable y documentar las salvaguardas.

Para los investigadores, GAMER introduce hábitos de buenas prácticas: registrar versiones, conservar prompts, archivar respuestas, documentar verificaciones y definir qué datos pueden entrar (y en qué entorno). En proyectos con historias clínicas electrónicas, esto debe traducirse en declarar los procedimientos de anonimización o seudononimización con herramientas aprobadas institucionalmente y con la necesaria aprobación de los comités de ética, los cuales (dicho sea de paso), deberán ser competentes en saber evaluar el uso de modelos de IAG. Para revisores y editores, el checklist contribuye a despejar la duda («¿Se usó IA?») en preguntas verificables («¿Qué modelo?, ¿qué prompts?, ¿cómo se comprobó?») aplicando criterios consistentes: solicitar el checklist cumplimentado y exigir una trazabilidad proporcional al riesgo.

GAMER no sustituye guías específicas ya existentes tales como TRIPOD+AI⁸ (que declara el uso transparente de modelos de predicción clínica que usan aprendizaje automático/IA), CONSORT‑AI⁹ (para ensayos clínicos que usan IA) o DECIDE‑AI (sistemas de apoyo a la decisión con IA)¹⁰. Lo que hace GAMER es complementarlas, ofreciéndose como un denominador común amigable cuando usemos IAG en cualquier etapa de la investigación. No obstante, el nivel de exigencia irá en aumento, como lo demuestra la aparición de guías centradas en grandes modelos de lenguaje como TRIPOD‑­LLM¹¹.

En AP ya convivimos con chatbots. Comparativas entre actuaciones de médicos frente a chatbots a preguntas o situaciones clínicas están demostrando potencialidades que nos obligan a discutir sobre seguridad, sesgos y adecuación clínica y contextual^12,13. En contraposición a alguna proclama política, la IAG no sustituirá a los profesionales: y mucho menos a las médicas y los médicos de familia, en cuyo día a día la creatividad y la interacción son difícilmente sustituibles. Sin embargo, los profesionales que utilicen correctamente la IAG sí podrían reemplazar en el futuro a aquellos que no la usen. Y en el ámbito de la publicación científica ocurre algo similar: la IAG puede elevar la calidad y la eficiencia, pero solo si se hace de forma visible, auditable y responsable. En cualquier ámbito de investigación y publicación, la inclusión de una lista de comprobación como GAMER nos ofrecerá un estándar mínimo de buenas prácticas y transparencia: una decisión de integridad personal e institucional para quienes la adopten.