La proliferación de macrodatos (big bata) en el sector salud promete transformar la investigación y la práctica clínica, pero simultáneamente plantea profundos desafíos bioéticos. Esta revisión narrativa, informada por una búsqueda en Scite.ai, sintetiza las consideraciones éticas clave asociadas al uso de macrodatos sanitarios. Se examinan los desafíos para obtener un consentimiento informado válido y se discuten modelos alternativos como el consentimiento amplio, dinámico y meta-consentimiento. Se analizan los riesgos persistentes para la privacidad del paciente derivados de las técnicas de anonimización y desidentificación, y sus implicaciones éticas. Se explora cómo el uso de macrodatos puede perpetuar o exacerbar inequidades y sesgos, destacando consideraciones de justicia distributiva y no discriminación. Se abordan los debates sobre propiedad, gobernanza y control de los datos, contrastando el control individual con el bien común y la custodia institucional. Se revisan los marcos éticos propuestos para la distribución justa de beneficios y los requisitos de transparencia y rendición de cuentas en algoritmos de IA. Se discuten consideraciones específicas para poblaciones vulnerables y la necesaria adaptación de los Comités de Ética en Investigación. Finalmente, se analizan los factores que influyen en la confianza pública y los desafíos éticos del intercambio internacional de datos. Se concluye que la navegación ética en la era de los macrodatos requiere marcos robustos, gobernanza transparente, protección rigurosa de la privacidad, promoción de la equidad y un compromiso continuo con la confianza pública y los derechos individuales.
The proliferation of big data in the health sector promises to transform research and clinical practice, but simultaneously poses profound bioethical challenges. This narrative review, informed by a search on Scite.ai, synthesizes the key ethical considerations associated with the use of health big data. The challenges of obtaining valid informed consent are examined, and alternative models such as broad consent, dynamic consent, and meta-consent are discussed. The persistent risks to patient privacy arising from anonymization and deidentification techniques, and their ethical implications, are analyzed. It is explored how the use of big data can perpetuate or exacerbate inequities and biases, highlighting considerations of distributive justice and non-discrimination. The debates on ownership, governance, and control of data are addressed, contrasting individual control with the common good and institutional stewardship. The proposed ethical frameworks for the fair distribution of benefits and the requirements for transparency and accountability in AI algorithms are reviewed. Specific considerations for vulnerable populations and the necessary adaptation of Research Ethics Committees are discussed. Finally, the factors that influence public trust and the ethical challenges of international data exchange are analyzed. In conclusion, the ethical navigation in the era of big data requires robust frameworks, transparent governance, rigorous privacy protection, promotion of equity, and an ongoing commitment to public trust and individual rights.