El modelo tradicional de prestación de servicios sanitarios está cambiando de manera transversal y veloz. Esto ya de por sí plantea dos problemas en términos de protección o, al menos, de previsión jurídica, porque el legislador no suele ser amigo de lo general, pero mucho menos de la velocidad.

El uso de la IA en el sector sanitario tiene el potencial de transformar la forma en que diagnosticamos, tratamos y prevenimos las enfermedades, así como de mejorar la eficiencia y eficacia generales de la prestación de asistencia sanitaria. He aquí algunas aplicaciones actuales y potenciales de la IA en la sanidad:

• Imágenes médicas: la IA puede analizar imágenes médicas como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades con mayor precisión y rapidez.

• Descubrimiento de fármacos: puede ayudar a identificar nuevas dianas farmacológicas, diseñar moléculas y optimizar fármacos candidatos, reduciendo potencialmente el tiempo y el coste de desarrollo de nuevos medicamentos.

• Medicina personalizada: puede analizar el historial médico, la genética y el estilo de vida de un paciente para recomendar planes de tratamiento personalizados.

• Historia clínica electrónica: puede ayudar a médicos y enfermeros a analizar grandes cantidades de datos de pacientes en historias clínicas electrónicas para identificar patrones y tomar decisiones más informadas. Existen grandes avances en la sanidad privada en este ámbito, adoptando modelos capaces de interconectarse entre sí para facilitar la transferencia y análisis de datos entre distintas empresas. Lamentablemente, no ocurre lo mismo en el sector público, donde el cruce de datos es testimonial, ya no sólo entre comunidades autónomas, por imposibilidades técnicas provocadas por la existencia de 17 modelos diferentes, sino también entre los centros de salud y los hospitales de una misma comunidad, debido principalmente a sistemas obsoletos o poco competentes y, por supuesto, a la falta de iniciativa de las autoridades.

• Seguimiento de pacientes: puede monitorizar a los pacientes en tiempo real, detectando cambios en las constantes vitales y alertando a médicos y enfermeros de posibles riesgos para la salud.

• Asistentes virtuales: los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden ayudar a los pacientes a programar citas, obtener reposiciones de recetas y responder preguntas médicas comunes.

Todo lo anterior supone una transformación de los modelos sanitarios que conocemos hasta ahora, generándose profundos cambios en distintos ámbitos.

Uno de ellos es que hasta ahora la referencia para el tratamiento de enfermedades ha estado enfocado a poblaciones, pero la aplicación de modelos de IA permite dirigir dichos tratamientos al individuo contando con todas las particularidades de cada persona, al detalle.

Así mismo, ya se ha visto cómo desde la pandemia se ha incrementado, tanto desde el sector privado como desde el público, la atención sanitaria en el hogar de manera telemática, ayudándose de softwares y modelos de IA para la realización de diagnósticos u opiniones médicas (independientemente de que dichos diagnósticos u opiniones vengan acompañados de su respectivo y necesario disclaimer). Ayudado por lo anterior, es sumamente relevante la recopilación de datos personales para generar motores de estadísticas (big data) de los que se nutren otros modelos de IA para ayuda a crear fármacos más precisos y en general ser más efectivos y eficientes en el tratamiento de enfermedades y la asistencia sanitara.

¿Y cuáles son los retos de la IA en el sector farmacéutico desde una perspectiva legal?

El uso de la IA en el sector farmacéutico y concretamente respecto a los cambios que se planteaban anteriormente suponen una serie de retos jurídicos y normativos nada desdeñables, tales como:

• Propiedad intelectual: pueden plantearse cuestiones en torno a la titularidad de la propiedad intelectual en los diseños de fármacos generados por IA, y la protección de estos diseños en virtud de la legislación sobre patentes.

• Privacidad de los datos: el uso de la IA en los productos farmacéuticos puede requerir la recopilación y el tratamiento de datos personales sensibles, como los datos sanitarios. El cumplimiento de las normas de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), es capital.

• Sesgo e imparcialidad: existe el riesgo de sesgo en los diseños de medicamentos generados por IA o en la toma de decisiones clínicas, lo que podría dar lugar a un trato injusto o discriminatorio de los pacientes. Será importante garantizar que los sistemas de IA sean transparentes, justos y responsables.

• Aprobación reglamentaria: el proceso de aprobación reglamentaria de los medicamentos en la UE es complejo y el uso de la IA puede requerir nuevos marcos y procesos reglamentarios para garantizar la seguridad y eficacia de los medicamentos generados por IA.

• Responsabilidad: puede haber dudas sobre quién es responsable en caso de que los medicamentos u operaciones generados por IA causen daños a los pacientes. Será importante garantizar que la responsabilidad esté claramente definida y repartida.

Sin ninguna duda el uso de la IA en el sector farmacéutico es y va a suponer un motor de transformación del sector sanitario, además de un excepcional progreso en el tratamiento y prevención de enfermedades, si bien industria se enfrenta a una serie de retos jurídicos y normativos muy importantes.

Las autoridades son las primeras responsables y deben estar a la altura generando un entorno de seguridad jurídica propicio y facilitador del avance de la tecnología y la competitividad de las empresas del sector, que haga posible que todos los ciudadanos podamos disponer de los beneficios potenciales de la IA en esta industria. Y debe hacerlo rápido, tan rápido como avanza esta tecnología.