Atención Sanitaria

Estrategia de mitigacion

1. Implementar un marco de Gobernanza de Datos y Consentimiento Riguroso Establecer protocolos de gobernanza que prioricen la protección de datos desde el diseño (*privacy by design*). Es imperativo garantizar la anonimización, seudonimización y el cifrado robusto de los historiales clínicos utilizados en la investigación. Se debe obtener el *consentimiento informado y específico* de los pacientes para la recopilación inicial y para cualquier propósito de reutilización de sus datos por parte de sistemas de IA, asegurando la plena adherencia a las regulaciones de privacidad de datos pertinentes (p. ej., GDPR, HIPAA). 2. Obligatoriedad de Supervisión Humana y Responsabilidad Clínica Exigir la *supervisión humana* en todas las decisiones o recomendaciones críticas que afecten a poblaciones vulnerables (tercera edad e infancia) para mitigar el riesgo de errores de juicio y manipulación psicológica. La responsabilidad ética y legal de la asistencia debe recaer siempre en el profesional humano o el cuidador, relegando a la IA al rol de herramienta de apoyo y exigiendo mecanismos de explicabilidad (*explainability*) para justificar sus salidas. 3. Pruebas de Resistencia y Transparencia en el Despliegue Local Asegurar que los modelos de IA sean sometidos a *validaciones rigurosas en entornos locales* antes de su implementación, incluyendo pruebas de resistencia (*pressure testing*) para detectar fallos o inexactitudes bajo entradas ruidosas o atípicas. Concomitantemente, se debe mitigar activamente el riesgo de sesgo algorítmico y proporcionar capacitación integral a los usuarios finales sobre las limitaciones operativas del sistema para evitar la dependencia excesiva y el uso inseguro.