La Cámara de Representantes de Pensilvania aprobó el 30 de septiembre de 2026, por 144 votos contra 59, el House Bill 1925, un proyecto que obliga a hospitales, centros de imagen, centros oncológicos y consultorios a informar a los pacientes cuando usan inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones clínicas. El mismo texto impide que las aseguradoras nieguen coberturas solo con base en la recomendación de un algoritmo. El 14 de octubre pasó a la Comisión de Sostenibilidad Institucional e Innovación del Senado estatal, así que todavía no es ley.
El autor es el representante demócrata Arvind Venkat, médico de urgencias de formación. Según The Center Square, 41 republicanos votaron con todos los demócratas. El texto fija reglas paralelas para establecimientos de salud, aseguradoras y planes de Medicaid y CHIP (el programa de seguro infantil), cada grupo supervisado por un departamento estatal distinto.
Qué exige el HB 1925 a hospitales y centros de imagen
La definición de establecimiento es amplia: hospitales, centros quirúrgicos ambulatorios, centros oncológicos, laboratorios, servicios de imagen y diagnóstico y cualquier consultorio que emplee a un profesional con licencia en el estado. Quien use IA en la «toma de decisiones clínicas», definida como el juicio profesional directamente vinculado a la atención del paciente, deberá explicarlo en lenguaje sencillo en su sitio web. También deberá avisar al paciente por escrito, en el consentimiento general o en otro documento, antes o en el momento de la atención. El aviso se exige una vez por episodio de atención.
Los mensajes tienen una regla propia. Cuando la IA genere comunicaciones personalizadas, escritas o verbales, sobre la información clínica de un paciente, el mensaje debe advertir con claridad que lo produjo la IA y explicar cómo contactar a un profesional humano. Quedan fuera los asuntos administrativos, como citas y facturación, y los mensajes que un profesional haya leído, revisado y aprobado de forma individual.
El proyecto también exige gobernanza. La IA no puede imponerse a la decisión clínica, y nadie puede ser sancionado por apartarse del algoritmo. Los sistemas no pueden discriminar ni usar datos más allá de su finalidad declarada, y su desempeño debe revisarse al menos una vez al año. El servicio necesita políticas internas, una estructura de gobernanza, una declaración anual de cumplimiento ante el Departamento de Salud y registros conservados durante al menos cinco años. Quedan exentas las «herramientas de apoyo a la decisión validadas y estáticas» y las de administración, agenda, transcripción (scribes) y calculadoras clínicas.
Las aseguradoras necesitarán revisión humana antes de negar
Las aseguradoras deberán informar el uso de IA en la revisión de utilización a los prestadores de su red y a los afiliados. El algoritmo debe considerar la historia individual del paciente y no puede generar un resultado basado solo en datos de grupo. Antes de negar, reducir o suspender una cobertura, incluida una autorización previa, el profesional revisor debe examinar la historia clínica, documentar esa revisión y decidir con un criterio independiente de la IA.
En los tres capítulos, las multas máximas son de 10.000 dólares por infracción dolosa, 5.000 dólares por infracción negligente y 1.000 dólares en la primera falta negligente de una entidad de buena fe. Cada omisión de aviso cuenta por separado, con un tope anual de 100.000 dólares por entidad, y el fiscal general podrá actuar con base en la ley estatal de prácticas comerciales desleales. El texto se suavizó en el pleno: la versión aprobada en comisión en mayo exigía revisiones trimestrales y un tope de 250.000 dólares. Si se promulga, la ley entrará en vigor un año después.
«Francamente, el público no confía en que la inteligencia artificial se esté usando en su beneficio», dijo Venkat a sus colegas, según The Center Square. El republicano Jason Ortitay calificó el texto de primer paso sólido y equilibrado, aunque imperfecto, y resumió que la confianza nace de saber que todavía hay una persona real del otro lado.
Un estado más en un mosaico de leyes
Pensilvania sigue caminos ya abiertos. En California, la AB 3030 exige desde enero de 2025 una advertencia y contacto humano en las comunicaciones clínicas generadas por IA generativa, con la misma excepción para mensajes revisados por un profesional. La SB 1120, del mismo estado, reserva a profesionales con licencia las decisiones de necesidad médica de los planes. En Texas, la SB 1188, vigente desde septiembre de 2025, obliga a quien usa IA con fines diagnósticos a revisar los registros generados y a informar a sus pacientes. Según el balance del segundo trimestre de 2026 de la consultora Manatt Health, este año se presentaron más de 280 proyectos estatales sobre IA en salud y 33 se convirtieron en ley en 22 estados.
El contexto federal es tenso. La orden ejecutiva 14365, de diciembre de 2025, encargó al Departamento de Justicia impugnar las leyes estatales de IA que considere onerosas. El mismo día del HB 1925, la Cámara estatal aprobó una resolución que pide a la Casa Blanca dejar de amenazar a los estados que legislan sobre IA. El American College of Radiology (ACR) prevé más propuestas sobre aviso al paciente, supervisión médica y revisión de utilización en las sesiones legislativas de 2027.
Qué cambia para la radiología y la radioterapia
Los servicios de imagen y los centros oncológicos figuran de forma expresa en el proyecto, pero la pregunta práctica queda abierta: ¿qué herramientas apoyan la «decisión clínica» y cuáles entran en la exención para sistemas «validados y estáticos»? El texto no define esos términos. Muchos algoritmos de imagen autorizados por la FDA, un grupo que reúne el 76% de las autorizaciones de IA de la agencia, usan modelos bloqueados tras su liberación. Si eso basta para considerarlos «estáticos» lo dirá la reglamentación del Departamento de Salud. Mientras tanto, el triaje de hemorragia intracraneal, la detección en mamografía y el autocontorneo en radioterapia quedan en zona gris. Esta lectura es nuestra, no del proyecto.
El efecto más directo se notaría en los mensajes al paciente. Los resúmenes de informes en lenguaje sencillo, como los evaluados cuando GPT-5 ayudó a entender el informe radiológico, y las respuestas automáticas del portal necesitarían una advertencia de IA, salvo que un médico revise y apruebe cada una. El tema enlaza con la guía del ACR sobre resúmenes de IA para pacientes y con el caso de los pacientes que descubren su cáncer por el portal. Las exigencias de revisión anual y contratos con proveedores refuerzan la idea de que la IA en radiología exige gestión antes de firmar.
Brasil: el CFM ya obliga a informar al paciente
La Resolución CFM n.º 2.454/2026 del Consejo Federal de Medicina de Brasil, publicada en el Diario Oficial el 27 de febrero de 2026 y vigente 180 días después, exige informar al paciente con claridad siempre que la IA se use como apoyo relevante en su atención, con registro en la historia clínica. También prohíbe delegar en la IA la comunicación de diagnósticos, pronósticos o decisiones terapéuticas, un límite más estricto que el de Pensilvania, que admite mensajes generados por IA siempre que estén identificados.
El PL 2338/2023, aprobado por el Senado brasileño el 10 de diciembre de 2024, califica de alto riesgo en su artículo 14 las aplicaciones de salud que apoyan diagnósticos y procedimientos médicos cuando hay riesgo relevante para la integridad física y mental. En la Cámara de Diputados, la comisión especial tiene como relator al diputado Aguinaldo Ribeiro, y el 27 de octubre de 2026 el proyecto seguía «a la espera de dictamen». El registro del software como dispositivo médico corresponde a la ANVISA, según la RDC 657/2022; informar al paciente es, por ahora, un deber ético fijado por el CFM.
Limitaciones y próximos pasos en el Senado
El HB 1925 todavía necesita el voto de una comisión y del pleno del Senado, además de la firma del gobernador. La sesión legislativa 2025–2026 termina el 30 de noviembre de 2026, y los proyectos no aprobados para entonces deben volver a presentarse. Los senadores pueden cambiar el texto, como admitió Ortitay, y su alcance real dependerá de la reglamentación del Departamento de Salud y del riesgo de una impugnación federal. Los votos y las obligaciones descritas aquí se verificaron en el texto oficial (versión PN 3963) y en el historial de la Asamblea General.
Fuente: Radiology Business — Pennsylvania House passes bill requiring AI disclosure in healthcare; texto e historial oficiales: Pennsylvania General Assembly — House Bill 1925 (2025–2026)