La inteligencia artificial está transformando la práctica médica, facilitando la toma de decisiones y optimizando la gestión de la información. Sin embargo, su implementación en la comunicación con el paciente requiere seguir ciertos principios. Según el I Consenso de IA Generativa en salud de 2024 con la participación de expertos pertenecientes a CPFCM, SED, Consejo General de Colegios Farmacéuticos de España, Fundación Internacional de la Artrosis (OAFI), Asociación Española con la Osteoporosis y la Artrosis (AECOSAR), Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG), Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria (SEMERGEN), Sociedad Galega de Fisioterapeutas (SOGAFI), Federación de Asociaciones de Enfermería Familiar y Comunitaria (FAECAP), Asociación Española de Enfermería en Cuidados Paliativos (AECPAL), Grupo de Tumores Digestivos (GTD), AIES y el Instituto #SaludsinBulos, además de expertos en IA y en Derecho Sanitario.

1. Supervisión humana: La IA debe ser utilizada como una herramienta de apoyo, no como un sustituto del profesional en la interacción con el paciente.

2. Ética y transparencia: Es crucial informar a los pacientes sobre el uso de tecnologías en su diagnóstico y tratamiento, asegurando la transparencia y respetando su autonomía.

3. Confidencialidad y Privacidad: Asegurar que la consulta, ya sea presencial o telemática, se desarrolle en un espacio sin interrupciones y con las condiciones adecuadas de privacidad. Además debe mantener el historial clínico seguro y accesible solo a los profesionales pertinentes.

4. Trazabilidad: Debe permitir auditorías continuas para identificar desviaciones de datos o conceptos, sesgos emergentes, degradación del rendimiento o cambios en la toma de decisiones de los usuarios finales, aplicando las actualizaciones necesarias a los modelos o herramientas de IA.

5. Explicabilidad: Permite a los usuarios finales interpretar el modelo de IA y sus resultados, facilitando la comprensión y confianza en la herramienta.

6. Robustez: Capacidad de la herramienta de IA para mantener su rendimiento y precisión ante variaciones esperadas o inesperadas en los datos de entrada.

7. Personalización de la atención: La IA puede proporcionar información relevante, pero la interpretación y adaptación al contexto individual del paciente deben estar a cargo del profesional de la salud.

8. Gestión de la privacidad: Es imprescindible garantizar la protección de los datos del paciente y el cumplimiento de normativas sobre confidencialidad.

9. Capacitación en el uso de IA: Los profesionales de la salud deben recibir formación para integrar de manera adecuada estas herramientas en su práctica clínica.