Theodore Christakis, investigador en IA: "Las grandes tecnológicas concentran datos médicos a una escala nunca vista"
OpenAI, Anthropic, Microsoft, Amazon y Perplexity ya han sacado sus modelos IA enfocados a la salud, entre la laxitud americana y la regulación europea.
Más de 230 millones de personas cada semana consultan a ChatGPT sobre su salud. El dato, compartido por OpenAI, refleja un cambio profundo: la inteligencia artificial ya forma parte de decisiones personales médicas, al igual que ha advertido con la fiscalidad.
El investigador Theodore Christakis advierte en el diario frances Le Monde que las grandes tecnológicas están acumulando una cantidad de datos sanitarios sin precedentes. "Las grandes tecnológicas concentran datos médicos a una escala nunca vista", ha advertido. Y eso abre oportunidades... pero también riesgos.
Cinco gigantes tecnológicos entran en la salud
En pocos meses, cinco compañías han lanzado productos de IA centrados en salud: OpenAI con ChatGPT Health, Anthropic con Claude for Healthcare, Microsoft con Copilot Health, Perplexity con Perplexity Health y Amazon con Amazon Health AI.
Todos comparten una misma idea: convertir la IA en un asistente personal de salud. Estos sistemas permiten conectar historiales médicos, integrar datos de wearables, analizar pruebas clínicas y gestionar citas médicas.
Por primera vez, datos que antes estaban dispersos en hospitales, apps y consultas se centralizaban en una única interfaz.
El valor de centralizar los datos médicos: profesionales a favor, pero con límites claros
Las empresas defienden que esta integración no es solo útil, sino necesaria. En sistemas sanitarios fragmentados, la IA puede reducir errores por falta de información, ofrecer recomendaciones más personalizadas y ahorrar tiempo a médicos y pacientes. El potencia es especialmente alta en EEUU, donde estos sistemas ya están disponibles.
Pero el entusiasmo no es total. Según la Asociación Médica Estadounidense, el 64% de los médicos apoya el uso de la IA para consultas generales, pero casi la mitad se opone a usarla para interpretar pruebas complejas. El mensaje es que la IA puede ayudar, pero no sustituir decisiones clínicas críticas. Como siempre, esto a día de hoy, al menos, porque su evolución está siendo muy rápido.
El gran riesgo: concentración de datos sensibles
Aquí está la clave de la advertencia de Christakis. Nunca antes tantas empresas privadas habían acumulado historiales médicos complejos, datos de actividad física, información de salud mental y resultados clínicos. Todo en un mismo sistema.
Aunque las compañías aseguran que no usan estos datos para entrenar sus modelos, el volumen y la centralización generan inquietud: riesgo de filtraciones, uso indebido de datos y dependencia tecnológica.
Por qué Europa se queda atrás
Mientras EEUU avanza, Europa prácticamente no participa en esta nueva ola. La razón principal es el Reglamento General de Protección de Datos, especialmente su artículo 9, que limita el uso de datos de salud.
A esto se suman la regulación de dispositivos médicos, la nueva normativa sobre inteligencia artificial, logrando más protección… pero con la rémora del menor desarrollo. La cuestión es si al ciudadano, pueda elegir o no esa legislación, le compensa la protección de datos frente a otro donde apenas haya regulación, pero cuya tecnología que sepa todo de él, le cure o salve la vida.
El equilibrio es difícil y el debate de fondo complejo. Con más datos tendrás mejor atención, pero también mayor riesgo. La IA sanitaria promete transformar la medicina, pero también obliga a replantear cuestiones clave, como quién controla los datos, cómo se protegen y dónde está el límite del uso de la IA.
Por ahora, EEUU lidera, mientras Europa, en cambio, prioriza la regulación. Y entre ellos, China, más agazapada, pero priorizando totalmente la IA para casi cualquier faceta de la vida personal y profesional, liderando también algunas facetas, sin apenas cortapisas.
La situación en España
La IA en salud ya se está usando en España de forma creciente, sobre todo como apoyo al profesional sanitario, no como sustituto, y el Ministerio de Sanidad ha aprobado una estrategia específica para ordenar su uso en el SNS con criterios de fiabilidad, utilidad, humanización y universalidad.
En la práctica, se aplica en diagnóstico por imagen, gestión hospitalaria, asistentes virtuales, transcripción clínica y predicción de demanda asistencial.
La IA se usa para ayudar a detectar anomalías en radiografías, mamografías y otras pruebas de imagen, además de apoyar la priorización de pacientes y la planificación de recursos hospitalarios. También está entrando en tareas administrativas como la gestión de citas, el reconocimiento de voz para historias clínicas y la organización de camas o turnos. Otra cuestión es el uso personal que se le dé, con el riesgo de pensar que el médico pasa a segundo plano o se piense que ha perdido eficacia y acierto.
