ChatGPT, Gemini y Claude: qué hacen con tus datos de salud

¿Cuánta gente ya consulta a la IA por temas de salud?

Más de 300 millones de personas hacen cada semana preguntas de salud a ChatGPT, según cifras de OpenAI, frente a los 230 millones que la compañía reportaba en enero de 2026. El salto en pocos meses explica por qué las tres grandes empresas de IA están construyendo funciones específicas de salud y, al mismo tiempo, por qué conviene leer la letra pequeña antes de pegar una analítica en el chat.

Para un founder, el dato tiene dos lecturas. La primera: si tu producto toca salud, tu usuario ya está usando un chatbot para lo mismo que intentas resolver. La segunda: esa conversación ocurre hoy, en la mayoría de los casos, fuera de cualquier marco clínico y sin que el usuario sepa qué pasa con esos datos.

¿Hay funciones de salud específicas disponibles en España?

No, al menos según la documentación oficial disponible a 31 de octubre de 2026. Las funciones que conectan el chatbot con historiales clínicos o datos de salud se han lanzado en Estados Unidos.

¿Y esto cómo se aplica en tu negocio?

Dueños de negocio de Latinoamérica y España usan un agente de IA para ganar más y recuperar su tiempo. El Kit «tu mano derecha con IA» te muestra cómo en un video de 11 minutos, con una ficha para armar el tuyo. CAR está cerrada por ahora; al anotarte, te avisamos cuando abra.

👥 Quiero el Kit →

OpenAI presentó ChatGPT Health en enero de 2026 como un espacio separado dentro de ChatGPT. En esa primera fase dejó fuera expresamente a los usuarios del Espacio Económico Europeo, Suiza y Reino Unido. El 23 de julio de 2026 lo abrió a usuarios de Estados Unidos mayores de 18 años, en web e iOS, en los planes Free, Go, Plus y Pro.
Anthropic anunció en enero de 2026 que los suscriptores de Claude Pro y Max en Estados Unidos podían dar acceso a sus resultados de laboratorio e historiales mediante conectores en beta (HealthEx y Function) y a través de Apple Health y Android Health Connect. Su documentación no menciona que se haya extendido a España.
Google tomó otro camino: su Google Health Coach, construido con Gemini, dejaba la fase de prueba a partir del 19 de mayo de 2026 con disponibilidad global dentro de la suscripción Google Health Premium. Pero la integración de historiales médicos es, otra vez, solo para Estados Unidos.

Desde fuera de ese mercado puedes seguir haciendo preguntas generales de salud, pero sin la parte que conecta historiales y Apple Health.

¿Qué dicen las condiciones de uso sobre diagnósticos?

Las tres empresas se curan en salud por escrito. OpenAI afirma que su función de salud está diseñada para apoyar la atención médica, no para sustituirla, y que no está pensada para diagnosticar ni tratar.

Google es la más tajante. El aviso de privacidad de Gemini pide literalmente: «No utilices las aplicaciones de Gemini para obtener diagnósticos, tratamientos ni asesoramiento médico, legal, financiero o profesional de ningún tipo». Sus términos de IA generativa añaden que ese contenido «no sustituye los consejos de un profesional cualificado».

Las políticas de uso apuntan sobre todo a quien construye servicios para terceros. Las de OpenAI prohíben ofrecer herramientas que den consejo personalizado que requiera licencia sin la participación adecuada de un profesional habilitado. Las de Anthropic tratan la salud como caso de alto riesgo: exigen que una persona cualificada revise la recomendación antes de entregarla y que se avise de que ha intervenido IA.

Traducción para quien desarrolla: si tu producto usa estos modelos para dar orientación de salud, las condiciones del proveedor te obligan a poner un humano habilitado en el medio. No es una recomendación de estilo, es una cláusula.

¿Acierta la IA cuando la usa un paciente de verdad?

La evidencia controlada dice que, en manos del público, no mejora el resultado. El ensayo se publicó en Nature Medicine el 9 de febrero de 2026, firmado por un equipo encabezado por Andrew M. Bean, del Oxford Internet Institute (Universidad de Oxford), y está en acceso abierto.

Participaron 1.298 personas del Reino Unido ante diez escenarios médicos. Unas usaron un modelo de lenguaje (GPT-4o, Llama 3 o Command R+) y otras sus recursos habituales, como un buscador.

Los modelos, probados solos, identificaban la afección correcta en el 94,9 % de los casos.
Cuando los usaban personas, las afecciones relevantes aparecían en menos del 34,5 %.
La decisión correcta sobre qué hacer (llamar a una ambulancia, ir al médico de cabecera) se dio en menos del 44,2 %.
Ninguna de las dos cifras fue mejor que la del grupo de control, según el resumen de Nature.

Al revisar parte de las conversaciones, los autores vieron dos fallos: los participantes daban información incompleta o errónea, y los modelos a veces generaban información engañosa. Los modelos probados ya no son los más recientes, pero el problema que señala el estudio es de interacción, no de conocimiento médico, y eso no se arregla solo con un modelo más grande.

¿Qué protege el RGPD a tus datos de salud?

El Reglamento General de Protección de Datos define los datos relativos a la salud como los que revelan información sobre la salud física o mental de una persona (artículo 4.15) y los incluye en las categorías especiales del artículo 9, cuyo tratamiento está prohibido salvo excepciones, entre ellas el consentimiento explícito del interesado.

Esa protección reforzada encaja con que las funciones que conectan historiales no hayan llegado a Europa. Lo que no impide es que pegues tus análisis en un chat general, y ahí pesan las reglas de cada servicio.

Google advierte de que revisores humanos examinan parte de las conversaciones de Gemini, que las revisadas se conservan hasta tres años y que no incluyas información confidencial que no quieras que vea un revisor. Si desactivas Guardar actividad o usas conversaciones temporales, no se emplean para entrenar sus modelos, aunque se guardan 72 horas.
OpenAI asegura que las conversaciones de su espacio de salud no entrenan sus modelos base, y Anthropic dice lo mismo de los datos de salud conectados. Pero ambas promesas cubren funciones no disponibles en España; un chat corriente se rige por los ajustes generales de cada cuenta.

Cómo usar la IA con tus análisis sin exponerte

El uso razonable es el que describen las propias empresas: entender términos, ordenar información y preparar la cita, no decidir un tratamiento.

Quita lo que te identifica. Nombre, número de historia, DNI o centro sobran para que te expliquen qué mide un parámetro.
Revisa antes los ajustes de privacidad: actividad guardada, chats temporales y uso de tus conversaciones para entrenar.
Úsala para preparar preguntas, que es exactamente lo que OpenAI y Anthropic proponen en sus anuncios.
No la uses para decidir si algo es urgente. Es precisamente la tarea en la que el estudio de Oxford encontró los peores resultados.
Lleva la respuesta al profesional, no la sustituyas por él.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si construyes un producto de salud, el retraso europeo de estas funciones tiene aquí más de protección que de castigo. Una IA que lee un historial completo puede ser útil, pero concentra los datos más sensibles que existen en una empresa que no se hace responsable de lo que te diga.

Tres consecuencias prácticas:

Diseña asumiendo que no habrá integración con historiales en Europa a corto plazo. Si tu roadmap dependía de conectores de OpenAI o Anthropic para leer datos clínicos, ese camino no está disponible para usuarios del EEE según la documentación vigente a 31 de octubre de 2026.
Si usas un modelo de lenguaje para orientación de salud, mete al profesional habilitado. Las políticas de OpenAI y Anthropic lo exigen por escrito para servicios a terceros, y el RGPD clasifica los datos de salud como categoría especial del artículo 9.
Convierte la limitación en producto. Un asistente que ordena síntomas y prepara preguntas para la consulta es defendible; uno que sugiere un tratamiento, no. El ensayo de Nature Medicine muestra que el valor está en la interacción, no en la respuesta automática.

Conclusión

El chatbot sirve como traductor de jerga médica y bloc de preguntas. Pedirle más es delegar una decisión en un sistema cuyos fabricantes te piden, por escrito, que no lo hagas. Para un founder del sector salud, la oportunidad está justo ahí: en construir el puente entre la pregunta del paciente y el profesional, no en reemplazar al profesional.