{"id":205806,"date":"2026-06-24T17:28:05","date_gmt":"2026-06-24T16:28:05","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/la-ia-medica-puede-exponer-la-privacidad-de-pacientes-con-enfermedades-raras-y-grupos-minoritarios\/"},"modified":"2026-06-24T17:28:05","modified_gmt":"2026-06-24T16:28:05","slug":"la-ia-medica-puede-exponer-la-privacidad-de-pacientes-con-enfermedades-raras-y-grupos-minoritarios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/la-ia-medica-puede-exponer-la-privacidad-de-pacientes-con-enfermedades-raras-y-grupos-minoritarios\/","title":{"rendered":"La IA m\u00e9dica puede exponer la privacidad de pacientes con enfermedades raras y grupos minoritarios"},"content":{"rendered":"

Los datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial m\u00e9dica podr\u00edan exponer la identidad de algunas de las personas cuyos registros se emplearon para desarrollarlos, seg\u00fan un estudio publicado en Nature. Los resultados indican adem\u00e1s que pacientes con enfermedades raras y otros grupos infrarrepresentados afrontan un riesgo desproporcionadamente alto de que su informaci\u00f3n quede comprometida.<\/p>\n

Pacientes con enfermedades raras y otros grupos infrarrepresentados afrontan un riesgo desproporcionadamente alto de que su informaci\u00f3n quede comprometida, seg\u00fan el estudio<\/p>\n

Un equipo de la Universidad T\u00e9cnica de M\u00fanich, el Imperial College de Londres y otras instituciones ha realizado una auditor\u00eda de privacidad centrada en el riesgo individual de los pacientes. Para ello analiz\u00f3\u00a0siete grandes conjuntos de datos cl\u00ednicos reales, que inclu\u00edan im\u00e1genes m\u00e9dicas, electrocardiogramas e historiales electr\u00f3nicos de salud.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Datos m\u00e9dicos y entrenamiento de la IA<\/h2>\n

El trabajo estudia los llamados ataques de inferencia de pertenencia o membership inference attacks (MIA), una t\u00e9cnica que intenta averiguar si los datos de una persona concreta fueron utilizados para entrenar un modelo de IA, en este caso con\u00a0informaci\u00f3n m\u00e9dica. A diferencia de investigaciones anteriores, que evaluaban el riesgo de forma agregada sobre conjuntos completos de datos, los autores analizaron la vulnerabilidad de cada paciente de manera individual.<\/p>\n

Los autores analizaron la vulnerabilidad de cada paciente por separado, en lugar de estimar un riesgo medio para toda la poblaci\u00f3n estudiada<\/p>\n

Los resultados muestran que algunos participantes pueden ser identificados con una precisi\u00f3n cercana al 100 %, incluso cuando las m\u00e9tricas globales sugieren que el riesgo es bajo.<\/p>\n

\u201cAl principio nos sorprendi\u00f3 bastante este resultado\u201d, comenta a SINC Moritz Knolle, autor principal del estudio e investigador especializado en IA m\u00e9dica, privacidad de datos y ciberseguridad en la Universidad T\u00e9cnica de M\u00fanich. \u201cAnalizamos los casos de mayor riesgo buscando caracter\u00edsticas comunes, pero no encontramos un patr\u00f3n claro. Solo despu\u00e9s de estudiar los distintos subgrupos vimos que muchos de esos pacientes pertenec\u00edan a colectivos infrarrepresentados en los datos de entrenamiento\u201d, explica.<\/p>\n

<\/p>\n

Al principio nos sorprendi\u00f3 el resultado. Solo despu\u00e9s de estudiar los distintos subgrupos vimos que muchos de los pacientes con mayor riesgo pertenec\u00edan a colectivos infrarrepresentados en los datos de entrenamiento<\/p>\n

Moritz Knolle (Universidad T\u00e9cnica de M\u00fanich)
\n<\/p>\n

Los autores identificaron entre los grupos m\u00e1s vulnerables a personas con enfermedades raras, pacientes de minor\u00edas raciales, colectivos socioecon\u00f3micos menos representados o personas pertenecientes al sexo menos frecuente dentro de determinados conjuntos de datos.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Cuando ser diferente aumenta el riesgo<\/h2>\n

Seg\u00fan el estudio, la informaci\u00f3n m\u00e1s distintiva que contienen sus registros cl\u00ednicos facilita que los modelos de IA los distingan del resto de participantes y aumenta el riesgo de que su participaci\u00f3n en estas bases de datos pueda ser descubierta.<\/p>\n

El trabajo tambi\u00e9n apunta a posibles consecuencias sociales. Investigaciones previas ya hab\u00edan mostrado que algunos sistemas de IA m\u00e9dica presentan peores resultados diagn\u00f3sticos en grupos minoritarios. Los autores plantean que estos mismos colectivos podr\u00edan soportar adem\u00e1s una parte desproporcionada de los riesgos asociados a la privacidad.<\/p>\n

Los colectivos minoritarios podr\u00edan asumir una parte desproporcionada de los riesgos asociados a la IA m\u00e9dica, seg\u00fan los autores.<\/p>\n

Si las personas pertenecientes a grupos infrarrepresentados perciben que los modelos funcionan peor para ellas y que sus datos est\u00e1n m\u00e1s expuestos, podr\u00edan mostrarse menos dispuestas a participar en futuras bases de datos m\u00e9dicas. Esto dificultar\u00eda todav\u00eda m\u00e1s su representaci\u00f3n en los conjuntos de entrenamiento y podr\u00eda contribuir a perpetuar desigualdades sanitarias ya existentes.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Qu\u00e9 puede revelar un ataque<\/h2>\n

Los autores subrayan que el problema no consiste \u00fanicamente en averiguar si una persona particip\u00f3 o no en el entrenamiento de un modelo. En determinados contextos, esa informaci\u00f3n puede revelar datos m\u00e9dicos confidenciales.<\/p>\n

En estos ataques de inferencia de pertenencia, el objetivo no es acceder a la historia cl\u00ednica completa de una persona, sino averiguar si sus datos formaron parte del entrenamiento de un modelo. En determinadas circunstancias, esa informaci\u00f3n puede revelar diagn\u00f3sticos o condiciones m\u00e9dicas que deber\u00edan permanecer privadas.<\/p>\n

En estos ataques, el objetivo no es acceder a la historia cl\u00ednica completa de una persona, sino averiguar si sus datos formaron parte del entrenamiento de un modelo<\/p>\n

\u201cTomemos como ejemplo un modelo de IA entrenado para predecir la respuesta de un paciente a una inmunoterapia a partir de an\u00e1lisis de sangre\u201d, se\u00f1ala Knolle a SINC. \u201cSi un atacante inform\u00e1tico descubre que un paciente form\u00f3 parte del conjunto de entrenamiento, puede inferir que tiene c\u00e1ncer. Se trata de una informaci\u00f3n m\u00e9dica sensible que no podr\u00eda deducirse \u00fanicamente a partir de los datos de una anal\u00edtica de sangre\u201d.<\/p>\n

El experto a\u00f1ade que podr\u00edan darse situaciones similares con enfermedades gen\u00e9ticas latentes, como la enfermedad de Huntington, trastornos como la depresi\u00f3n o incluso la asistencia a cl\u00ednicas especializadas para determinados tratamientos.<\/p>\n


\n \"Una
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<\/a><\/p>\n

Una IA predice el riesgo de m\u00e1s de mil enfermedades con d\u00e9cadas de antelaci\u00f3n<\/h3>\n

<\/p>\n


\n SINC
\n <\/a> <\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Modelos m\u00e1s grandes, mayor riesgo<\/h2>\n

\u201cEn t\u00e9rminos generales, los riesgos de estos ataques se vuelven m\u00e1s graves cuanto m\u00e1s espec\u00edfica es la cohorte utilizada para entrenar el modelo\u201d, resume.<\/p>\n

El trabajo tambi\u00e9n concluye que los modelos de mayor tama\u00f1o y capacidad presentan riesgos m\u00e1s elevados. A medida que aumenta el n\u00famero de par\u00e1metros y mejora el rendimiento diagn\u00f3stico, tambi\u00e9n crece la proporci\u00f3n de pacientes especialmente vulnerables a este tipo de ataques.<\/p>\n

Seg\u00fan los autores, este hallazgo resulta especialmente relevante en un momento en que gran parte del desarrollo de la IA se basa precisamente en entrenar sistemas cada vez m\u00e1s grandes y potentes.<\/p>\n

El estudio tambi\u00e9n evalu\u00f3\u00a0escenarios de ciberseguridad en los que un atacante dispone de recursos computacionales limitados y acceso restringido a los modelos.<\/p>\n

\u201cEn nuestro trabajo demostramos que los ataques de inferencia de pertenencia pueden ejecutarse con \u00e9xito utilizando peque\u00f1as cantidades de recursos computacionales\u201d, afirma Knolle. \u201cPor tanto, s\u00ed creemos que pueden llevarse a cabo en el mundo real\u201d.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

C\u00f3mo proteger los datos sanitarios<\/h2>\n

Ante este escenario, los autores se\u00f1alan que las evaluaciones de privacidad deber\u00edan dejar de basarse \u00fanicamente en m\u00e9tricas promedio e incorporar an\u00e1lisis a nivel individual. Tambi\u00e9n proponen medidas de protecci\u00f3n como la privacidad diferencial, una t\u00e9cnica matem\u00e1tica dise\u00f1ada para limitar la informaci\u00f3n que puede extraerse sobre cada participante, as\u00ed como controles m\u00e1s estrictos sobre el acceso a los modelos.<\/p>\n

<\/p>\n

Las instituciones sanitarias deber\u00edan restringir el acceso a los modelos o aplicar mecanismos de privacidad diferencial cuando exista riesgo de exponer informaci\u00f3n confidencial<\/p>\n

Moritz Knolle
\n<\/p>\n

Seg\u00fan Knolle, la primera medida deber\u00eda ser siempre evaluar cuidadosamente cada caso concreto. \u201cHay que analizar qu\u00e9 informaci\u00f3n confidencial podr\u00eda obtener un atacante si lograra realizar con \u00e9xito una de estas intrusiones en una situaci\u00f3n determinada\u201d.<\/p>\n

Si esa evaluaci\u00f3n detecta riesgos relevantes, las instituciones sanitarias deber\u00edan adoptar medidas adicionales, como restringir el acceso a los modelos o aplicar mecanismos de privacidad diferencial a nivel de paciente. \u201cPor el contrario, si el an\u00e1lisis indica que un atacante no podr\u00eda obtener informaci\u00f3n sensible, entonces no ser\u00eda necesario tomar medidas adicionales\u201d, concluye.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Moritz Knolle et al.\u00a0\u201cDisparate privacy risks from medical AI\u201d. Nature<\/a>, 2026<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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