Position Paper: Ética, gobernanza y reproducidad en ciencia de datos para la salud: aproximaciones y propuestas transversales

64 errores, corregir sesgos y evitar que decisiones opacas queden blindadas por su aparente sofisticación técnica. En conjunto, estas dimensiones permiten establecer condicio- nes mínimas para que el uso de datos en salud pública sea no solo técnicamente eficiente, sino también socialmente legítimo. Otras evidencias internacionales recientes, como la de Nut- beamet. al. (2025) refuerzan esta necesidad, ellos advierten que muchas de las aplicaciones de inteligencia artificial utilizadas en salud pública aún se encuentran en etapas tempranas, lo que hace difícil distinguir entre su poten- cial real y las expectativas sobredimensionadas. Por otra parte, Rojas et al. (2022) muestran que los sesgos pueden introducirse en múltiples momentos del ciclo de vida de los modelos, desde la definición del problema hasta su imple- mentación ymonitoreo. En lamisma línea, la Oficina Regional para Europa de la OMS (2026) propone una aproximación equity-by-design , basada en gobernanza inclusiva, diseño participativo, métricas de equidad y auditorías robustas. En este sentido, la discusión contemporánea ha enfatizado que el desarrollo de inteligencia artificial en salud pública debe ser abordado con cautela, considerando tanto su po- tencial como sus limitaciones, evitando que expectativas sobredimensionadas oculten riesgos estructurales o sesgos sistémicos (Nutbeam & Milat, 2025). En el caso chileno, estas dimensiones adquieren un carácter particularmente concreto. La Estrategia Nacional de Salud 2021–2030 incorpora la salud digital como un componente explícito de fortalecimiento del sistema sanitario; la Ley 20.584 regula los derechos y deberes de las personas en relación con su atención de salud, extendiendo este marco tanto a la atención presencial como a aquella realizada a distancia o mediante telemedicina; la Ley 21.668 establece la interoperabilidad de las fichas clínicas entre prestado-