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Sofía Gutiérrez Pérez, Raúl Bermúdez Camarena, Héctor Antonio Magallanes Ramirez
Este artículo analiza cómo los sistemas de inteligencia artificial utilizados en la priorización clínica reproducen desigualdades estructurales, configurando formas de discriminación indirecta. Mediante un diseño cualitativo documental-analítico se examinan marcos normativos vinculantes promulgados entre 2016 y 2025 en la Unión Europea, Estados Unidos, China, Reino Unido, Brasil y España. Los resultados evidencian un crecimiento regulatorio acelerado desde 2021, con énfasis en protección de datos y transparencia, pero con vacíos en responsabilidad jurídica y auditoría de sesgos. Se concluye que la automatización sanitaria requiere evaluaciones obligatorias de impacto algorítmico y mecanismos efectivos de rendición de cuentas.
This article analyzes how artificial intelligence systems used in clinical prioritization reproduce structural inequalities, generating patterns of indirect discrimination. Using a qualitative documentary-analytical design, binding legal frameworks enacted between 2016 and 2025 in the European Union, the United States, China, the United Kingdom, Brazil and Spain are examined. Results show accelerated regulatory growth since 2021, emphasizing data protection and transparency, yet persistent gaps remain in liability and bias auditing. The study concludes that health care automation requires mandatory algorithmic impact assessments and enforceable accountability mechanisms.
