En esta publicación, profundizamos en los desafíos críticos y las mejores prácticas esenciales para salvaguardar los datos sensibles de los pacientes a medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en los sistemas de atención médica.
Introducción: Una Transformación de Alto Riesgo entre la Promesa y el Peligro
La atención médica está experimentando una profunda metamorfosis, impulsada por la acelerada integración de la inteligencia artificial. Desde mejorar la precisión diagnóstica en imágenes médicas y predecir los resultados de los pacientes con notable previsión hasta automatizar tareas administrativas engorrosas y proporcionar soporte sofisticado para decisiones clínicas, la IA promete un futuro de atención más eficiente, precisa y personalizada. El potencial para mejorar la vida de los pacientes y optimizar las operaciones sanitarias es inmenso.
Sin embargo, esta poderosa ola tecnológica conlleva un trasfondo de riesgo igualmente significativo, particularmente en lo que respecta a la santidad de los datos del paciente. A medida que los sistemas de IA se entrelazan cada vez más con las plataformas de Historia Clínica Electrónica (HCE) (EHR por sus siglas en inglés), equipos de diagnóstico, interfaces de telemedicina y aplicaciones orientadas al paciente, la superficie de ataque para la información sensible se expande drásticamente. No estamos simplemente digitalizando registros; estamos incorporando sistemas inteligentes que aprenden, interactúan y, a veces, generan datos derivados de los aspectos más personales de la vida de los individuos.
El manejo de los datos sanitarios exige el más alto nivel de diligencia. Se encuentra entre la información más sensible, regulada y éticamente cargada que cualquier sistema puede procesar. La llegada de la IA introduce complejidades novedosas y vulnerabilidades potenciales que los marcos de seguridad tradicionales pueden no abordar por completo. Las brechas que involucran Información de Salud Protegida (PHI) pueden tener consecuencias devastadoras: robo de identidad, fraude financiero, discriminación, erosión de la confianza del paciente, multas regulatorias paralizantes y daño reputacional irreparable. Por lo tanto, una robusta seguridad de datos en IA para la atención médica no es solo un requisito técnico; es un pilar fundamental de la seguridad del paciente y la práctica ética.
Este artículo profundiza en el desafío crítico de salvaguardar los datos de los pacientes dentro de los ecosistemas de atención médica impulsados por IA. Exploraremos el valor y las vulnerabilidades únicas de la PHI en el contexto de la IA, diseccionaremos los riesgos clave que introducen estos sistemas, navegaremos por el complejo panorama regulatorio, incluido el cumplimiento de HIPAA para IA, y delinearemos las mejores prácticas accionables para construir e implementar sistemas de IA que sean seguros, conformes, confiables y, en última instancia, sirvan a los mejores intereses de los pacientes.
La Doble Naturaleza de los Datos del Paciente: Valor Inmenso, Vulnerabilidad Extrema
La Información de Salud Protegida (PHI) abarca una vasta gama de puntos de datos profundamente personales. Incluye no solo identificadores obvios como nombres y direcciones, sino también historiales médicos, diagnósticos, planes de tratamiento, información de recetas, registros de salud mental, datos genéticos, identificadores biométricos (como huellas dactilares o escaneos de retina utilizados para el acceso), resultados de pruebas y cualquier otra información que pueda identificar potencialmente a un individuo en relación con su estado de salud o atención.
El valor de estos datos es multifacético. Para pacientes y médicos, es esencial para un diagnóstico preciso y un tratamiento eficaz. Para los investigadores, los datos agregados y anonimizados impulsan avances médicos. Desafortunadamente, para los actores maliciosos, la PHI es una mina de oro. La información de salud robada se puede utilizar para sofisticados robos de identidad, fraude de seguros, cumplimiento ilícito de recetas, chantaje o venderse en mercados de la dark web por precios significativamente más altos que los datos de tarjetas de crédito debido a su naturaleza integral.
Este valor inherente convierte a las organizaciones sanitarias en objetivos principales. Agravando el riesgo está la creciente digitalización e interconexión de los sistemas de salud. Ahora, agregue IA a esta ecuación. Los modelos de IA a menudo requieren grandes cantidades de datos para el entrenamiento. Se implementan dentro de entornos de TI complejos, interactúan con numerosos otros sistemas a través de API y generan nuevas salidas de datos (como resúmenes o predicciones) basadas en entradas sensibles. Esta integración multiplica los posibles puntos de falla y necesita un enfoque intensificado en la protección de datos del paciente en IA.
Además, estos datos sensibles están estrictamente protegidos por una compleja red de regulaciones diseñadas para garantizar la privacidad de la IA en la atención médica y más allá. Los marcos legales clave incluyen:
- HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico): La piedra angular de la privacidad de los datos de salud en EE. UU., que establece estándares nacionales para proteger la información de salud sensible del paciente de ser divulgada sin el consentimiento o conocimiento del paciente. Su Regla de Seguridad exige específicamente salvaguardias técnicas, físicas y administrativas para la PHI electrónica (ePHI).
- HITECH (Ley de Tecnología de la Información de Salud para la Salud Económica y Clínica): Una expansión de HIPAA que promueve la adopción y el uso significativo de la tecnología de la información de salud, al tiempo que fortalece las reglas de privacidad y seguridad e introduce requisitos de notificación de brechas más estrictos.
- GDPR (Reglamento General de Protección de Datos): Para las organizaciones que manejan datos de residentes de la UE, el GDPR (o RGPD en español) impone reglas estrictas sobre el procesamiento de datos personales, clasificando la información de salud como "datos de categoría especial" que requieren consentimiento explícito y protecciones reforzadas. Puede obtener más información sobre sus requisitos en el sitio oficial del GDPR.
- Leyes de Privacidad a Nivel Estatal: Un número creciente de estados de EE. UU. están promulgando sus propias leyes de privacidad integrales (por ejemplo, CCPA/CPRA de California) que pueden incluir disposiciones específicas relacionadas con los datos de salud o imponer requisitos adicionales más allá de HIPAA.
Navegar por la implementación de la IA mientras se garantiza el cumplimiento de estas regulaciones superpuestas agrega una complejidad significativa. Las organizaciones deben gestionar proactivamente los riesgos únicos que introduce la IA para evitar sanciones severas y mantener la confianza del paciente.
Desenmascarando las Amenazas: Riesgos Clave del Uso de IA en Sistemas Sanitarios
La integración de la IA en los flujos de trabajo de atención médica introduce desafíos novedosos de seguridad y privacidad que van más allá de las amenazas de ciberseguridad tradicionales. Comprender estos riesgos específicos es el primer paso hacia una mitigación eficaz:
-
Fuga de Datos de Entrenamiento y Memorización de PHI:
- El Riesgo: Los modelos de IA, particularly los grandes modelos de lenguaje (LLM) o redes neuronales complejas, pueden inadvertidamente "memorizar" detalles específicos de sus datos de entrenamiento. Si se entrena con PHI insuficientemente anonimizada o seudonimizada, el modelo podría revelar posteriormente información sensible del paciente durante la inferencia, incluso indirectamente. Esto puede suceder cuando el modelo genera texto, resúmenes o responde a prompts de una manera que reconstruye patrones identificables o puntos de datos específicos de su conjunto de entrenamiento.
- Escenario: Un chatbot entrenado con notas clínicas, diseñado para ayudar a los médicos con la documentación, podría generar involuntariamente una oración en el resumen de un paciente que incluya una rara combinación de condiciones y detalles demográficos rastreables hasta un individuo específico en los datos de entrenamiento.
- Mitigación: Emplear rigurosas técnicas de anonimización y desidentificación de datos antes del entrenamiento. Utilizar tecnologías que mejoran la privacidad como la privacidad diferencial durante el entrenamiento para agregar ruido estadístico, lo que dificulta matemáticamente vincular las salidas con registros de entrenamiento específicos. Implementar mecanismos estrictos de validación y filtrado de salida. Evaluar minuciosamente los modelos utilizando prompts cuidadosamente elaborados diseñados para sondear posibles fugas de datos.
-
Vulnerabilidades de Inyección de Prompts en Interfaces de IA Orientadas al Paciente:
- El Riesgo: Los sistemas de IA conversacional, como verificadores de síntomas, programadores de citas o bots de apoyo de salud mental utilizados directamente por los pacientes, pueden ser susceptibles a ataques de inyección de prompts. Usuarios maliciosos podrían crear entradas específicas (prompts) diseñadas para manipular el comportamiento de la IA, eludir sus salvaguardas previstas y potencialmente engañarla para que revele información confidencial del sistema, lógica subyacente o incluso datos a los que no debería acceder.
- Escenario: Un usuario interactúa con el asistente virtual impulsado por IA de un hospital. Al incrustar instrucciones ocultas dentro de una consulta aparentemente inocente, el usuario engaña a la IA para que ejecute comandos que revelan detalles de configuración sobre los sistemas backend o quizás expongan fragmentos de datos de las sesiones de otros usuarios si no están aislados correctamente.
- Mitigación: Implementar rutinas robustas de validación y sanitización de entradas para detectar y neutralizar instrucciones maliciosas dentro de los prompts. Desarrollar "barreras" o protocolos de seguridad sólidos que limiten las capacidades de la IA y eviten que ejecute comandos peligrosos. Monitorear continuamente las interacciones del usuario en busca de patrones de prompts sospechosos. Para obtener información más detallada, explore el artículo dedicado de NeuralTrust sobre la Prevención de la Inyección de Prompts.
-
Acceso Excesivamente Permisivo a API Clínicas y Sistemas EHR/HCE:
- El Riesgo: Los sistemas de IA a menudo necesitan integrarse con la infraestructura clínica existente, como EHR/HCE, Sistemas de Comunicación y Archivo de Imágenes (PACS), Sistemas de Gestión de Información de Laboratorio (LIMS) o herramientas de soporte a la decisión clínica, típicamente a través de Interfaces de Programación de Aplicaciones (API). Si los permisos de acceso otorgados al sistema de IA son demasiado amplios (no siguen el principio de mínimo privilegio), un compromiso del sistema de IA o incluso un comportamiento no intencionado podría llevar a un acceso no autorizado o exfiltración de grandes cantidades de datos sensibles del paciente.
- Escenario: A una herramienta de IA diseñada para analizar radiografías de tórax en busca de anomalías se le concede acceso de lectura amplio a toda la base de datos PACS en lugar de solo a las imágenes específicas que necesita. Un atacante que explote una vulnerabilidad en la herramienta de IA podría descargar potencialmente grandes cantidades de imágenes de pacientes y metadatos asociados.
- Mitigación: Hacer cumplir estrictamente el principio de mínimo privilegio para todas las integraciones de API, asegurando que la IA solo tenga acceso a los datos mínimos necesarios para su función específica. Utilizar puertas de enlace API conscientes de la identidad que autentiquen y autoricen cada solicitud del sistema de IA. Implementar controles de acceso de grano fino basados en roles y contexto. Auditar regularmente las interacciones del sistema de IA con bases de datos clínicas y API.
-
Pistas de Auditoría de Modelo Insuficientes y Falta de Trazabilidad:
- El Riesgo: Regulaciones como HIPAA exigen la capacidad de rastrear quién accedió a la PHI, cuándo y qué cambios se realizaron. Cuando los sistemas de IA están involucrados en el procesamiento de PHI o en la toma de decisiones que impactan la atención, este requisito se extiende a la propia IA. La falta de registro detallado hace imposible reconstruir eventos, investigar errores o brechas, determinar la responsabilidad o satisfacer los requisitos de auditoría regulatoria.
- Escenario: Una herramienta de diagnóstico basada en IA sugiere un curso de tratamiento incorrecto. Sin registros detallados que muestren qué versión del modelo se usó, qué datos de entrada específicos llevaron a la recomendación y la puntuación de confianza de la predicción, se vuelve increíblemente difícil comprender la causa raíz del error o prevenir su recurrencia.
- Mitigación: Implementar un registro integral en todo el ciclo de vida de la IA. Esto incluye registrar entradas del modelo, salidas (predicciones, resúmenes), puntuaciones de confianza, interacciones con otros sistemas (llamadas API), cualquier anulación o retroalimentación humana, información de la versión del modelo y marcas de tiempo. Asegurar que los registros se almacenen de forma segura, sean evidentes a manipulaciones y se puedan acceder fácilmente para auditorías o investigaciones. Explore cómo la solución de observabilidad de NeuralTrust proporciona visibilidad centralizada y capacidades de auditoría para sistemas de IA.
Navegando el Laberinto: Cumplimiento Normativo para la IA en la Atención Médica
Garantizar el cumplimiento es primordial al implementar IA en la atención médica. Las organizaciones deben navegar por un complejo entramado de regulaciones que impactan directamente en la protección de datos del paciente en IA y la gobernanza:
En los Estados Unidos:
-
Regla de Seguridad de HIPAA: Esta regla es tecnológicamente neutral pero sus requisitos se aplican directamente a los sistemas de IA que manejan ePHI. Los mandatos clave incluyen:
- Controles de Acceso: Implementar políticas y procedimientos técnicos para permitir el acceso solo a personas o programas de software autorizados (por ejemplo, ID de usuario únicos, acceso basado en roles para sistemas de IA).
- Controles de Auditoría: Implementar mecanismos de hardware, software y procedimientos que registren y examinen la actividad en sistemas de información que contienen o usan ePHI. Esto es crucial para la trazabilidad de la IA.
- Controles de Integridad: Asegurar que la ePHI no sea alterada o destruida incorrectamente. Esto se aplica a cómo los modelos de IA procesan y potencialmente modifican datos.
- Seguridad de la Transmisión: Proteger la ePHI cuando se transmite a través de redes electrónicas. Esto cubre los datos que fluyen hacia y desde los sistemas de IA a través de API.
- Acuerdos de Asociado Comercial (BAAs): Exigir contratos con proveedores externos (incluidos los proveedores de servicios de IA) que manejan PHI, asegurando que implementen las salvaguardias adecuadas. Puede encontrar más detalles oficiales en la página de la Regla de Seguridad de HIPAA del HHS.
-
Ley HITECH: Esta ley fortaleció la aplicación de HIPAA, aumentó las sanciones por violaciones e introdujo la Regla de Notificación de Brechas, que requiere la notificación a individuos y al HHS después de una brecha de PHI no segura. Esto se aplica igualmente a las brechas que involucran sistemas de IA.
-
Regla de Notificación de Brechas de Salud de la FTC: Esta regla extiende los requisitos de notificación de brechas a proveedores de registros de salud personales y entidades relacionadas no cubiertas por HIPAA (por ejemplo, aplicaciones de salud, fabricantes de dispositivos portátiles). Las organizaciones que usan IA en estas áreas adyacentes deben ser conscientes del cumplimiento de la FTC.
En la Unión Europea:
- GDPR: Como se mencionó, los datos de salud son una "categoría especial" que requiere consentimiento explícito para su procesamiento. Principios clave del GDPR como minimización de datos, limitación de propósito, exactitud, limitación de almacenamiento, integridad/confidencia y responsabilidad son todos muy relevantes para los sistemas de IA que manejan datos de salud de residentes de la UE.
- Ley de IA de la UE: Se espera que entre en pleno vigor entre 2024 y 2026, esta regulación clasifica muchos sistemas de IA utilizados en la atención médica (por ejemplo, ayudas diagnósticas, herramientas de planificación de tratamientos, asistentes de cirugía robótica) como de "alto riesgo". Los sistemas de alto riesgo enfrentarán requisitos estrictos antes de ser comercializados, incluyendo:
- Sistemas de gestión de riesgos
- Prácticas de gobernanza de datos
- Documentación técnica y mantenimiento de registros
- Transparencia y provisión de información a los usuarios
- Medidas de supervisión humana
- Estándares de precisión, robustez y ciberseguridad
- Evaluaciones de conformidad. Familiarícese con la estructura de la Ley de IA de la UE.
El incumplimiento de estas regulaciones puede resultar en severas sanciones financieras, planes de acción correctiva obligatorios, demandas civiles y un daño significativo a la reputación de una organización y la confianza del paciente. Lograr y mantener el cumplimiento de HIPAA para IA y adherirse a otros marcos relevantes debe ser una prioridad central.
Fortaleciendo las Defensas: Mejores Prácticas para Asegurar los Datos del Paciente en Sistemas de IA
Proteger la PHI en la atención médica impulsada por IA requiere un enfoque proactivo y multicapa integrado en todo el ciclo de vida del sistema:
-
Adopte una Rigurosa Minimización y Gobernanza de Datos:
- Principio: Recopilar, procesar y retener solo la cantidad mínima absoluta de PHI necesaria para la función específica y prevista del sistema de IA. Menos datos significa menos riesgo.
- Acciones:
- Implementar políticas sólidas de gobernanza de datos que aborden específicamente el uso de datos de IA.
- Utilizar técnicas de mapeo de datos para comprender dónde reside y fluye la PHI en las canalizaciones de IA.
- Emplear técnicas de enmascaramiento de datos, seudonimización o tokenización para ocultar identificadores en conjuntos de datos utilizados para desarrollo o análisis, cuando sea factible.
- Hacer cumplir estrictamente los controles de acceso basados en roles para los conjuntos de datos utilizados en el entrenamiento y evaluación de IA.
- Explorar el uso de datos sintéticos de alta fidelidad (recurso del NIST sobre consideraciones de datos sintéticos) para el desarrollo o prueba inicial de modelos, reduciendo la dependencia de la PHI real siempre que sea posible, siendo consciente de las posibles limitaciones.
-
Asegure Todo el Ciclo de Vida de la IA (Desde la Cuna hasta la Tumba):
- Concepto: La seguridad no puede ser una ocurrencia tardía; debe integrarse en cada etapa del desarrollo, implementación y operación de la IA.
- Acciones:
- Desarrollo: Evaluar rigurosamente las fuentes de datos, asegurar que se sigan los protocolos adecuados de desidentificación, documentar meticulosamente el linaje de datos y los procedimientos de entrenamiento, realizar revisiones seguras de código para componentes relacionados con la IA.
- Implementación: Implementar una fuerte autenticación y autorización para el acceso al sistema de IA, utilizar infraestructura segura, configurar protecciones en tiempo de ejecución (por ejemplo, firewalls de aplicaciones web ajustados para API de IA), cifrar datos en tránsito y en reposo.
- Monitorización: Monitorear continuamente el comportamiento del modelo en busca de anomalías, deriva, sesgo potencial o signos de uso indebido. Configurar alertas para salidas sospechosas, patrones inusuales de acceso a datos o eventos de seguridad. Actualizar regularmente modelos y dependencias para parchear vulnerabilidades. Profundice su comprensión revisando información sobre El Papel de la Gobernanza de la IA.
-
Realice Evaluaciones de Riesgos Específicas de IA y Red Teaming Exhaustivos:
- Razón fundamental: Las evaluaciones de riesgos tradicionales pueden no capturar los modos de falla únicos de los sistemas de IA. Las pruebas proactivas y adversarias son cruciales.
- Acciones:
- Realizar evaluaciones de riesgos estructuradas específicamente adaptadas a las vulnerabilidades de la IA antes de implementar cualquier sistema que maneje PHI.
- Realizar auditorías exhaustivas de sesgo y equidad para identificar y mitigar posibles resultados discriminatorios.
- Ejecutar pruebas específicas para la robustez del modelo, incluidos ataques adversarios diseñados para causar clasificación errónea o errores.
- Realizar "pruebas de alucinación" para modelos generativos para evaluar su propensión a inventar información plausible pero incorrecta.
- Simular intentos dirigidos de extracción de datos, ataques de inyección de prompts y técnicas de evasión de modelos.
- Consulte Técnicas Avanzadas en Red Teaming de IA para metodologías sobre cómo probar sus sistemas de IA de manera efectiva.
-
Implemente Registros Granulares e Inmutables:
- Mandato: Las pistas de auditoría completas son no negociables para el cumplimiento de HIPAA para IA y una respuesta eficaz a incidentes de seguridad.
- Acciones:
- Registrar todos los eventos relevantes: entradas del modelo, salidas (incluidas las puntuaciones de confianza), llamadas API realizadas por la IA, datos accedidos, decisiones alcanzadas, interacciones del usuario (incluidas las anulaciones de los médicos), errores del sistema y cambios de configuración.
- Asegurar que los registros incluyan detalles suficientes (marcas de tiempo, ID de usuario/sistema, versiones del modelo, identificadores de datos cuando sea permisible).
- Almacenar registros de forma segura en un formato evidente a manipulaciones.
- Integrar los registros del sistema de IA con plataformas centralizadas de Gestión de Eventos e Información de Seguridad (SIEM) para correlación y análisis.
-
Establezca una Supervisión e Intervención Humana Significativa:
- Imperativo: Particularmente para decisiones clínicas de alto riesgo, la IA debe aumentar, no reemplazar por completo, el juicio humano. Los médicos deben mantener el control.
- Acciones:
- Diseñar flujos de trabajo donde la IA proporcione recomendaciones o análisis, pero las decisiones críticas sean confirmadas o tomadas por profesionales de la salud calificados.
- Asegurar que las salidas del sistema de IA se presenten de manera clara e interpretable a los revisores humanos.
- Proporcionar mecanismos para que los médicos anulen, impugnen o proporcionen retroalimentación fácilmente sobre las salidas de la IA.
- Definir claramente las estructuras de responsabilidad: ¿quién es el responsable último de las decisiones informadas por la IA?
- Capacitar al personal clínico sobre las capacidades y limitaciones de las herramientas de IA que utilizan.
El Papel Crucial de la Explicabilidad en una IA Sanitaria Ética y Segura
En el entorno de alto riesgo de la atención médica, los sistemas de IA de caja negra suelen ser inaceptables. La Explicabilidad, la capacidad de comprender e interpretar cómo un modelo de IA llega a su salida, no es simplemente una característica deseable; a menudo es una necesidad clínica y ética.
La explicabilidad es esencial para:
- Construir la Confianza del Médico: Es poco probable que los médicos confíen en recomendaciones que no pueden entender o verificar. La explicabilidad ayuda a cerrar la brecha entre el potencial de la IA y la adopción clínica.
- Apoyar la Toma de Decisiones Informada: Comprender el 'por qué' detrás de una sugerencia de IA permite a los médicos evaluar mejor su relevancia e integrarla en su propio proceso de diagnóstico o planificación del tratamiento.
- Depurar y Mejorar Modelos: Cuando la IA comete un error, los métodos de explicabilidad pueden ayudar a identificar la causa, facilitando el refinamiento del modelo y previniendo errores futuros.
- Cumplir con las Expectativas Regulatorias: Las regulaciones emergentes (como la Ley de IA de la UE) enfatizan cada vez más la necesidad de transparencia, particularmente para los sistemas de alto riesgo.
- Empoderar a los Pacientes: En algunos contextos, proporcionar a los pacientes explicaciones comprensibles sobre las ideas impulsadas por la IA puede mejorar el compromiso y la adherencia.
Las organizaciones deben invertir en la implementación de técnicas de explicabilidad (por ejemplo, SHAP, LIME, mecanismos de atención, explicaciones basadas en prototipos) apropiadas para sus modelos y casos de uso, asegurando que las ideas de la IA se presenten en un formato legible por humanos y accionable.
Reflexiones Finales: Construyendo una IA Confiable para un Futuro Más Saludable
La inteligencia artificial tiene la llave para desbloquear avances significativos en la prestación de atención médica, prometiendo un futuro con diagnósticos más tempranos, tratamientos más efectivos y una eficiencia operativa mejorada. Sin embargo, la realización de este potencial depende enteramente de nuestra capacidad para implementar estas poderosas herramientas de manera responsable y segura. Proteger los datos sensibles del paciente dentro de los sistemas de IA no es un complemento opcional; es la base sobre la cual debe construirse una IA sanitaria confiable.
Las organizaciones que se aventuran en la IA sanitaria deben adoptar una mentalidad de seguridad primero, tratando los sistemas de IA con el mismo nivel de rigor, validación y monitoreo continuo aplicado a la infraestructura clínica crítica. El camino a seguir requiere incorporar profundamente los principios de protección de datos del paciente en IA y privacidad de la IA en la atención médica en el ciclo de vida de la IA, desde la adquisición de datos y el entrenamiento del modelo hasta la implementación y el monitoreo. Exige auditorías agresivas, priorización de la explicabilidad, gobernanza robusta y un compromiso inquebrantable con marcos de cumplimiento como HIPAA.
Asumir que la IA es inherentemente segura o que las medidas de seguridad de TI existentes son suficientes es una apuesta peligrosa. La naturaleza única de la IA introduce riesgos novedosos que requieren controles específicos y dirigidos. Al abordar proactivamente estos desafíos, las organizaciones sanitarias pueden aprovechar el poder transformador de la IA mientras cumplen con su obligación fundamental de proteger la confidencialidad y seguridad del paciente. La atención médica, y los pacientes a los que sirve, no merecen menos.
Explore nuestras soluciones para comprender cómo NeuralTrust proporciona las herramientas y marcos necesarios para asegurar y gobernar aplicaciones de IA en entornos sensibles y regulados como la atención médica.
