IA para entender análisis clínicos: riesgos y deberes
La interpretación automatizada exige trazabilidad, control clínico y garantías en la seguridad del paciente y de los datos.
El uso creciente de inteligencia artificial generativa para interpretar resultados de laboratorio y notas médicas plantea un desafío jurídico y sanitario emergente. Pacientes en Estados Unidos y Europa están recurriendo a chatbots generalistas como ChatGPT, Claude o Gemini para obtener explicaciones sobre sus análisis clínicos, lo que abre un debate en torno a la calidad de la información, la protección de datos sensibles y la responsabilidad profesional.
Los beneficios potenciales son evidentes: mejor comprensión por parte del paciente, reducción de tiempos de espera y democratización de información médica. Sin embargo, los riesgos son igualmente significativos. La falta de certificación sanitaria de estos sistemas, unida a posibles errores de interpretación, puede derivar en consecuencias clínicas graves. Además, el uso de datos médicos en plataformas externas introduce riesgos de privacidad y trazabilidad, sometidos a estrictas normas de protección como el RGPD en la Unión Europea.
La postura intermedia apunta a que la IA se limite, por el momento, a un papel de apoyo informativo, siempre bajo control humano y con consentimiento informado del paciente. Cuando los sistemas se integren formalmente en procesos asistenciales, deberán cumplir con los requisitos de software as a medical device (SaMD): trazabilidad, explicabilidad, validación clínica y certificación conforme a estándares europeos (Reglamento de Productos Sanitarios).
El reto jurídico radica en equilibrar la innovación tecnológica con la seguridad del paciente. Resulta esencial diferenciar entre el uso de herramientas generalistas como apoyo extraoficial y el despliegue de IA clínica certificada, donde la responsabilidad recae en los fabricantes, proveedores y profesionales que autoricen su uso.
La IA puede facilitar la comprensión de los datos médicos, pero solo un marco jurídico robusto garantizará que la innovación se traduzca en confianza, seguridad y trazabilidad clínica.
Referencias
Te puede interesar
La EBA establece las reglas de juego contra la manipulación en el mercado cripto, equiparando la vigilancia de los activos digitales a la de la bolsa tradicional.
La creación del espacio común de datos para comunidades inteligentes en la UE pone a prueba la interoperabilidad y el anonimato en la gestión de las 'smart cities'.
El TJUE delimita la responsabilidad de los desarrolladores de IA frente a la generación de contenidos falsos que atenten contra el honor de las personas físicas.