La crisis de la revisión por pares, agravada por el alto volumen de envíos y la escasez de revisores, representa un cuello de botella crítico para la comunicación científica en las Ciencias de la Salud, particularmente en contextos con recursos limitados como Cuba. Este estudio se propuso desarrollar y validar un prototipo de sistema de asistencia inteligente ("ASISTE CIENCIA") que utiliza Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para automatizar la revisión inicial de manuscritos. El prototipo, implementado en Python con el modelo transformer XLM-RoBERTa fine-tuned para español, integra módulos que clasifican la estructura IMRAD, detectan inconsistencias numéricas y verifican la integridad referencial. En una validación con 50 documentos sintéticos, el sistema demostró alta eficacia, con precisiones entre 87%-96% y recalls entre 89%-92%. ASISTE-CIENCIA se erige como una herramienta viable para optimizar el flujo editorial, actuando como un asistente que libera a los revisores humanos de tareas mecánicas y les permite concentrarse en aspectos de mayor valor intelectual, representando un paso tangible hacia la modernización de la publicación científica nacional.