ChatGPT Health se integra con Epic para que los médicos importen historiales
OpenAI ha conectado ChatGPT Health con el sistema de historiales clínicos de Epic, que gestiona datos de 325 millones de pacientes, para que los médicos puedan consultar y resumir información.

OpenAI ha anunciado la integración de ChatGPT Health con el sistema de historia clínica electrónica de Epic, la plataforma que guarda los datos de más de 325 millones de pacientes. Los médicos podrán importar los registros de un paciente y preguntar al asistente sobre ellos, resumiendo notas de consulta, resultados de laboratorio, medicación o informes de especialistas. En algunos despliegues, la integración va más allá: ChatGPT aparecerá directamente dentro del flujo de trabajo de Epic, sin salir de la ficha del paciente, para preparar la visita previa o construir líneas temporales clínicas.
OpenAI insiste en que el acceso es de solo lectura: la IA no escribe nada en el historial. Además, ha lanzado un plugin de datos públicos sanitarios que permite consultar fuentes como ClinicalTrials.gov, CMS Coverage, RxNorm, DailyMed y PubMed, útil para revisar criterios de elegibilidad en ensayos o identificar medicamentos.
La compañía también permite que organizaciones con un Business Associate Agreement usen ChatGPT Work, Codex, apps y conectores en sus espacios de trabajo para flujos que cumplan la normativa sanitaria.
El movimiento llega un mes después de que OpenAI abriera ChatGPT para salud a todos los consumidores de Estados Unidos, cuando anunció que los usuarios hacen 300 millones de consultas de salud a la semana. La compañía asegura que, en una encuesta con 4.300 respuestas de médicos en 27 casos de uso clínico, el 99,1% de las respuestas fueron seguras. Pero ese 0,9% restante puede ser peligroso.
De hecho, hace unos días un pastor de Florida demandó a OpenAI porque ChatGPT le dio una recomendación que casi le cuesta la vida, y en mayo la familia de un usuario culpó al asistente de un consejo erróneo sobre dosis. OpenAI mantiene que la IA no sirve para diagnosticar ni tratar, pero la pregunta sigue ahí: ¿cuánto margen de error es aceptable cuando el error puede ser grave?
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