Las Inteligencias Artificiales se lanzan a por el mercado sanitario, tanto profesional como de los usuarios, para ofrecer respuestas contextualizadas.
TEXTO: ARANTXA HERRANZ
Muchos usuarios han dejado de buscar en Google para hacerlo en aplicaciones de IA. Quizá por eso muchos modelos de esta tecnología, como ChatGPT, se están lanzando a lanzar versiones para la información sanitaria, tanto para el usuario particular como para los profesionales
No ha sido el primero, pero muy probablemente tampoco será el último. OpenAI, responsable del desarrollo de ChatGPT, arrancaba este año con el anuncio de una versión de su popular aplicación, pero destinada a la salud: ChatGPT Health.
OpenAI presentó ChatGPT Health el 6 de enero de 2026 como una experiencia dedicada dentro de su plataforma ChatGPT, orientada a integrar información de salud personal de los usuarios con las capacidades del modelo para ofrecer respuestas contextualizadas. Esta herramienta permite conectar registros médicos y aplicaciones de bienestar, como Apple Health, Function o MyFitnessPal, con el consentimiento explícito del usuario, para analizar resultados de pruebas recientes, preparar consultas médicas o sugerir enfoques dietéticos y de ejercicio.
OpenAI subraya que ChatGPT Health no diagnostica ni trata, sino que apoya la comprensión personal de datos de salud, con protecciones adicionales como encriptación específica y aislamiento de conversaciones, que no se utilizan para entrenar modelos.
Este anuncio se veía complementado al día siguiente con la presentación de OpenAI for Healthcare, un conjunto de productos para organizaciones sanitarias que incluye ChatGPT for Healthcare, desplegado ya en instituciones como AdventHealth o Cedars-Sinai Medical Center.
Este servicio emplea, según la compañía, modelos GPT-5.2 optimizados para flujos clínicos, investigación y operaciones, evaluados mediante pruebas lideradas por médicos en benchmarks como HealthBench y GDPval, donde superan a generaciones previas y baselines humanas en razonamiento clínico y manejo de incertidumbre. Incorpora recuperación de evidencia de millones de estudios revisados por pares, con citas transparentes que incluyen títulos, revistas y fechas, alineadas con políticas institucionales vía integraciones como Microsoft SharePoint.
Pocos días después, Anthropic se sumaba a esta tendencia de modelos para el ámbito sanitario y lanzaba Claude for Healthcare el 11 de enero de 2026, permitiendo a suscriptores Pro y Max en Estados Unidos conectar datos de salud vía HealthEx, Function, Apple Health y Android Health Connect, para resúmenes de historiales médicos y detección de patrones en métricas de fitness. Esta solución cumple con HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos de EEUU), que protege la información de salud personal y establece estándares de privacidad y seguridad para datos médicos. En este caso, la solución se centra en dar resultados resumidos y personalizados para mejorar conversaciones con médicos, similar a iniciativas de competidores.
El último de la fila
La llegada de este modelo de ChatGPT ha revolucionado el sector y la opinión pública, quizá porque ahora es más consciente de los beneficios, pero también de las dudas, que suscita el uso de la IA en cualquier ámbito, así como las complejidades y riesgos que eso puede conllevar en un área tan delicada como la salud.
Pero lo cierto es que estos movimientos no son nuevos. Google DeepMind introdujo Med-Gemini en mayo de 2024. Se trata de una familia de modelos multimodales basados en Gemini 1.0 y 1.5, diseñados para tareas sanitarias como procesamiento de imágenes médicas y razonamiento clínico.
Según Google, Med-Gemini-L 1.0 alcanzó un 91,1 por ciento de precisión en MedQA (basado en el USMLE), superando a Med-PaLM 2 en 4,5 puntos porcentuales, gracias a integración de búsqueda web que mejora la factualidad en escenarios complejos. En enero de 2026, Google lanzó MedGemma 1.5, evolución de su línea para análisis de texto e imágenes médicas, disponible para desarrolladores en aplicaciones clínicas.
Microsoft tampoco se ha quedado atrás y ampliaba su catálogo de modelos de IA para salud en Azure AI Studio en octubre de 2024, con modelos fundacionales multimodales como MedImageInsight y CXRReportGen, desarrollados con socios como Providence y Paige.ai para procesar imágenes radiológicas, genómicas y registros clínicos. En noviembre de 2025, añadió versiones premium de MedImageInsight Premium y CXRReportGen Premium, que establecen nuevos estándares en precisión y sensibilidad para imágenes clínicas, minimizando requisitos computacionales para personalización.
Todos estos modelos forman parte de Microsoft Cloud for Healthcare, que incluye agentes en Copilot Studio para programación de citas o triaje de pacientes, probados por Cleveland Clinic.
Aplicaciones en el ámbito legal
El interés de las tecnológicas en el ámbito de la salud responde, entre otras cuestiones, a las grandes posibilidades de desarrollos que hay y a la gran monetización que se puede conseguir. Pero no es el único vertical donde hay desarrollos.
Así, LexisNexis Legal & Professional anunció el 27 de febrero de 2025 una alianza con OpenAI para integrar sus APIs y modelos afinados en productos como Lexis+ AI y LexisNexis Protégé, empleando un enfoque multi-modelo con OpenAI para razonamiento en flujos legales complejos. Esta integración utiliza Retrieval Augmented Generation (RAG) sobre contenido legal verificado, con partners como AWS, Anthropic y Microsoft, para citas validadas en investigación y redacción contractual. OpenAI destaca que estos modelos avanzan la productividad en workflows sofisticados.
Además, Google colabora con la National University of Singapore (NUS) desde agosto de 2025 en un modelo de lenguaje grande específico para derecho singapurense, alojado en Google Cloud, entrenado en estatutos locales, precedentes y matices del sistema jurídico para asistir en investigación legal. Este LLM soporta un asistente de IA que reduce tiempo en referencias precisas para despachos, judicatura y educación pública, superando limitaciones de modelos genéricos.
Microsoft Copilot y Google Gemini se posicionan como herramientas adaptadas al sector legal en revisiones de 2025, con Gemini multimodal para monitoreo de cumplimiento y gestión de conocimiento vía Google Workspace. Copilot integra flujos personalizados para borradores contractuales y resúmenes de jurisprudencia, mientras Meta AI (basado en Llama 3.1) permite personalización open-source para análisis contractual, aunque sin anuncios dedicados de modelos sectoriales.
Y en una visión conjunta de sanidad y derecho, Microsoft legal-i, desplegado en 2025, procesa reclamaciones de seguros médicos con IA generativa en Azure OpenAI, acelerando casos hasta un 80 por ciento y optimizando pagos en un 11 por ciento mediante análisis de datos no estructurados.
Puede ser el primero de mucho, puesto que varios expertos anticipan que va a haber más modelos específicos por llegar, sobre todo en cuanto haya más conjuntos de datos sectoriales impulsando innovación en funciones especializadas.