IA generativa en hospitales de Francia: secreto médico, HDS y CNIL

En una planta de hospital, la tentación es constante. Un informe que reformular, una carta de alta que redactar, un protocolo que resumir para el turno de noche: un asistente de IA generativa lo hace en segundos. Muchas enfermeras, secretarias médicas y mandos ya lo han probado, a menudo desde una cuenta personal.

El problema es lo que viaja con la petición. Un nombre, una fecha de nacimiento, un diagnóstico, un número de habitación. En Francia, esa información está protegida a la vez por el secreto médico, el RGPD y las normas sobre alojamiento de datos de salud. Esto es lo que hospitales, clínicas y centros de salud deben tener presente.

El secreto médico no termina en la ventana del navegador

El artículo L.1110-4 del Código de Salud Pública francés garantiza a todo paciente el respeto de su vida privada y la confidencialidad de la información que le concierne. Esta obligación alcanza a todos los profesionales del sistema sanitario, no solo a los médicos. Su vulneración se castiga, según el artículo 226-13 del Código Penal, con un año de prisión y 15.000 euros de multa.

Pegar el historial de un paciente en un chatbot de uso general supone entregar esa información a un tercero ajeno al equipo asistencial. La intención es buena, ganar tiempo, pero el gesto sigue siendo una divulgación.

HDS: ¿dónde se alojan los datos que se pegan en un prompt?

El artículo L.1111-8 del Código de Salud Pública exige que quien aloje datos de salud por cuenta de un centro o de un profesional cuente con la certificación HDS (hébergeur de données de santé, alojador de datos de salud). El referencial se revisó en 2024. Se aplica a las nuevas certificaciones desde noviembre de 2024, y los alojadores ya certificados debían adaptarse antes del 16 de mayo de 2026.

El nuevo referencial exige, entre otras cosas, que los datos se alojen en el Espacio Económico Europeo y que los alojadores informen a sus clientes de los posibles accesos desde terceros países. Cuando un empleado pega un informe en una herramienta de IA, esos datos se procesan y a veces se conservan en los servidores del proveedor. Nada garantiza que ese proveedor tenga la certificación HDS ni que los datos se queden en Europa. Por eso el centro debe comprobar cada herramienta antes de usarla con datos reales. Tratamos la cuestión de la ubicación en nuestro artículo sobre la IA soberana para los CISO europeos.

Qué dicen la CNIL y la HAS

Para la CNIL, la autoridad francesa de protección de datos, los datos de salud son datos sensibles según el artículo 9 del RGPD: su tratamiento está prohibido salvo excepciones definidas y exige medidas de seguridad reforzadas. Explicamos las obligaciones generales de las empresas en nuestro primer artículo sobre la IA generativa y la CNIL. En un hospital, el listón sube: evaluación de impacto, minimización y trazabilidad de los accesos.

La Haute Autorité de santé (HAS), la autoridad sanitaria francesa, publicó el 30 de octubre de 2025 una guía titulada Premières clefs d'usage de l'IA générative en santé (primeras claves de uso de la IA generativa en salud), dirigida a profesionales de los sectores sanitario, social y sociosanitario. Resume su enfoque en cuatro palabras: aprender, verificar, estimar, comunicar. La guía insiste en conocer las reglas de confidencialidad y sitúa el intercambio de información confidencial entre las malas prácticas observadas.

Las situaciones de riesgo más habituales

Las fugas casi nunca nacen de la mala fe. Nacen de tareas corrientes que se repiten cada día:

• reformular un informe quirúrgico o una carta al médico de cabecera;

• traducir las instrucciones de alta para un paciente extranjero;

• resumir un historial antes de un comité multidisciplinar;

• analizar una exportación de hoja de cálculo con nombres, números de la seguridad social o resultados de laboratorio;

• redactar la respuesta a una reclamación que repasa el historial asistencial.

En cada caso, el texto pegado contiene identificadores directos o indirectos. Nuestro artículo sobre la anatomía de una fuga de datos por IA muestra cómo basta un simple copiar y pegar.

¿Prohibir o encauzar?

Bloquear todas las herramientas de IA resulta tentador, pero rara vez es sostenible. Los equipos van justos de tiempo, y la prohibición empuja hacia los móviles personales, fuera de toda visibilidad. Un enfoque más realista combina tres elementos:

1. Una lista de herramientas autorizadas, elegidas tras revisar el alojamiento, el contrato y las condiciones de reutilización de los datos.

2. Una regla clara: ningún dato identificativo de paciente en una herramienta no validada, ni siquiera para una tarea inofensiva.

3. Un control técnico en el puesto de trabajo que detecte los datos de salud antes de su envío y los sustituya o bloquee la petición.

El tercer punto lo cambia todo. Una norma escrita no protege a un médico residente agotado a las cuatro de la madrugada. Una herramienta que sustituye automáticamente el nombre y el número de la seguridad social por valores ficticios, manteniendo la estructura del texto, permite seguir trabajando sin exponer al paciente. Es el principio de la anonimización que preserva el formato.

Dejar constancia para las inspecciones

Ante una inspección de la CNIL, una auditoría de certificación o un incidente, el centro debe poder demostrar lo que ha implantado. Un registro de herramientas autorizadas, una política de uso firmada, registros de incidentes que indiquen qué tipo de dato se detectó y qué medida se tomó. Estas pruebas pesan tanto como las propias medidas.

En resumen

El secreto médico, el RGPD y la certificación HDS se aplican plenamente a los asistentes de IA generativa. Los centros sanitarios no tienen que elegir entre productividad y confidencialidad: deben escoger sus herramientas, fijar una regla sencilla y añadir un control en el momento en que el dato sale del puesto.

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