IA para entender análisis clínicos: riesgos y deberes

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.