A continuaciónSiguiente guía
Cuando los clientes de terapia utilizan chatbots de IA
sociedad
GUÍA de sociedad
Responsabilidad por negligencia cuando los médicos utilizan IA
Cuando un médico utiliza IA y un paciente resulta perjudicado, los tribunales estadounidenses generalmente juzgan la responsabilidad mediante la ley ordinaria de negligencia médica.
En esta pagina4 minutos de lectura
Descripción general
La pregunta es si el médico cumplió con el estándar de atención, es decir, qué haría un médico razonable en circunstancias similares. La herramienta de IA no es un demandado por derecho propio. El médico, y en ocasiones el hospital o el desarrollador de software, pueden ser considerados responsables, por lo que la forma en que los médicos siguen, anulan y documentan los consejos de la IA determina su exposición legal. Esta guía explica principios generales y no es asesoramiento legal.
Buceo profundo
Los reclamos por negligencia médica en los EE. UU. generalmente requieren cuatro elementos: un deber para con el paciente, un incumplimiento del estándar de atención, la causalidad que vincula el incumplimiento con la lesión y daños y perjuicios. El estándar de atención no está escrito en un solo lugar. Por lo general, se establece a través del testimonio de expertos, pautas profesionales y práctica común, y cambia a medida que cambia la medicina. En un análisis de JAMA de 2019 ampliamente citado, W. Nicholson Price, Sara Gerke e I. Glenn Cohen expusieron cómo la ley actual trata el asesoramiento sobre IA. Cuando una IA recomienda la atención estándar y el médico la sigue, el médico generalmente está protegido. El caso más riesgoso es seguir una recomendación de la IA que se aparta de la atención estándar y que luego perjudica al paciente. Rechazar una sugerencia correcta pero no estándar de la IA suele ser defendible hoy en día, porque el médico se mantuvo dentro de la práctica aceptada. Los autores señalaron que esto empuja a los médicos a utilizar la IA principalmente para confirmar lo que harían de todos modos. A medida que las herramientas de IA se vuelven parte de una práctica aceptada, ignorarlas o no utilizarlas podría comenzar a parecer una infracción. Otras partes también pueden ser responsables. Los hospitales pueden ser indirectamente responsables de los empleados y pueden enfrentar demandas por negligencia corporativa sobre cómo seleccionan, validan y capacitan al personal en el uso de herramientas. Los desarrolladores pueden enfrentar demandas por responsabilidad del producto, pero son más difíciles de ganar. Los tribunales a menudo han tratado el software como un servicio más que como un producto, y la idea del intermediario aprendido sostiene que el médico se sitúa entre la herramienta y el paciente. Son comunes dos conceptos erróneos. La primera es que la autorización de la FDA protege al médico. La autorización a través de la vía 510(k) generalmente no bloquea las reclamaciones estatales por negligencia y no define el estándar de atención. La segunda es que el vendedor absorba el riesgo. Los contratos a menudo devuelven la responsabilidad al sistema de salud. Pocas decisiones judiciales abordan directamente la IA clínica y los resultados varían según el estado y el país.
Impacto Estratégico
Riesgo y seguridad
Los daños catastróficos y cotidianos de la IA dependen de quién comprende los riesgos y quién puede actuar.
Decisiones más claras
La alfabetización pública y profesional determina si es políticamente posible una política de seguridad sólida.
Cortando el bombo
Las explicaciones claras reducen la captación por la exageración, las relaciones públicas de laboratorio y el vago teatro de ética.
El futuro de la responsabilidad por negligencia cuando los médicos utilicen la IA
La jurisprudencia sobre la IA clínica sigue siendo escasa, por lo que gran parte del análisis actual se extrapola a partir de los principios de negligencia general y responsabilidad del producto. Algunos estados de EE. UU. han comenzado a exigir la divulgación cuando se utiliza IA generativa en determinadas comunicaciones con pacientes. Las normas federales contra la discriminación ahora esperan que las organizaciones de salud cubiertas hagan esfuerzos razonables para identificar y reducir los riesgos de discriminación a partir de las herramientas de apoyo a las decisiones clínicas. Las sociedades profesionales están publicando orientaciones que pueden influir en lo que los tribunales consideran práctica razonable. A medida que las herramientas validadas se vuelven rutinarias en especialidades como la radiología, el estándar de atención puede cambiar hacia la expectativa de su uso, lo que cambiaría nuevamente el panorama de la responsabilidad.
Implementación en el mundo real
Un radiólogo descarta una alerta de IA sobre un nódulo pulmonar sutil sin saber por qué. Un año después, el paciente tiene un cáncer avanzado y el demandante argumenta que la bandera, visible en los registros del sistema, avisó al radiólogo.
Un médico de urgencias se basa en una puntuación de bajo riesgo de un modelo de sepsis y da de alta a un paciente cuyos signos vitales son anormales. La cuestión jurídica es si un médico razonable se habría basado en esa puntuación teniendo en cuenta el cuadro clínico completo.
Un hospital implementa un modelo de deterioro sin validación local ni capacitación del personal. Tras un deterioro pasado por alto, el demandante demanda al hospital por ejecución negligente, así como a los médicos tratantes.
Un médico firma una nota redactada por un escriba de IA ambiental que registra un hallazgo de un examen que nunca sucedió. La nota firmada es responsabilidad del médico y puede dañar su credibilidad en un litigio.
Riesgos y barandillas
Tratar el riesgo existencial como ciencia ficción mientras que la capacidad se agrava.
Confundir la seguridad del producto superficial con la alineación en condiciones de alta autonomía.
Dejando a las audiencias que no hablan inglés ni a expertos solo con fuentes de baja calidad.
Hoja de ruta de implementación
Separe los riesgos de daños al producto, mal uso y pérdida de control/desalineación.
Pregunte qué evidencia cambiaría su opinión sobre los plazos y la gravedad.
Prefiera fuentes primarias y evaluaciones concretas a afirmaciones de marketing.
Identifique un camino de acción: carrera, política, financiamiento o habilidades, no solo concientización.
Sigue explorando
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Malpractice Liability When Doctors Use AI quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Preguntas frecuentes
¿Qué es la responsabilidad por negligencia cuando los médicos utilizan la IA?
Cuando un médico utiliza IA y un paciente resulta perjudicado, los tribunales estadounidenses generalmente juzgan la responsabilidad mediante la ley ordinaria de negligencia médica. La pregunta es si el médico cumplió con el estándar de atención, es decir, qué haría un médico razonable en circunstancias similares. La herramienta de IA no es un demandado por derecho propio. El médico, y en ocasiones el hospital o el desarrollador de software, pueden ser considerados responsables, por lo que la forma en que los médicos siguen, anulan y documentan los consejos de la IA determina su exposición legal. Esta guía explica principios generales y no es asesoramiento legal.
¿Qué conjunto enumera los cuatro elementos que normalmente requiere una demanda por negligencia en los Estados Unidos?
La mala praxis es una forma de negligencia. El demandante debe demostrar deber, incumplimiento, causalidad y daños.
Según el análisis JAMA de 2019 realizado por Price, Gerke y Cohen, ¿qué escenario conlleva el mayor riesgo de responsabilidad para un médico?
La ley actual mide la conducta en función del estándar de atención, por lo que apartarse de ella siguiendo el consejo de AI es la posición más expuesta.
¿Por qué una desestimación indocumentada de una bandera de AI puede perjudicar a un médico en el tribunal?
Los registros se pueden solicitar en litigio. Una razón documentada para no estar de acuerdo es más fácil de defender que un despido silencioso.
¿Por qué la autorización 510(k) de la FDA no es una protección completa para un médico que utiliza una herramienta de IA?
La autorización se refiere a la comercialización del dispositivo, no a si un médico lo usó razonablemente para un paciente determinado.
Un hospital implementa un modelo sin validación ni capacitación y un paciente resulta perjudicado. ¿Qué teoría podría utilizar un demandante contra el propio hospital?
Los hospitales pueden ser responsables de sus propios fracasos institucionales, así como indirectamente de los empleados.
sigue aprendiendo
Guías relacionadas
Más guías seleccionadas para este tema.