En 2024, más de 350 millones de personas utilizan aplicaciones de salud con Inteligencia Artificial para gestionar desde diabetes hasta salud mental. Sin embargo, un estudio reciente de la Universidad de Cambridge reveló que el 78% de estas aplicaciones presentan vulnerabilidades críticas de seguridad que podrían comprometer datos médicos altamente sensibles.
Los riesgos de ciberseguridad en apps de salud IA van más allá del simple robo de información: pueden incluir manipulación de recomendaciones médicas, suplantación de identidad médica, y uso malicioso de datos genéticos o psicológicos. En un mundo donde nuestros datos de salud son más valiosos que nuestras tarjetas de crédito en el mercado negro, proteger esta información se ha vuelto crucial para nuestra seguridad personal y financiera.
Esta guía exhaustiva te proporcionará las herramientas necesarias para evaluar la seguridad de apps de salud, identificar señales de alerta, y proteger tus datos médicos mientras aprovechas los beneficios de la IA en salud de forma responsable y segura.
El Panorama Actual de Amenazas en Salud Digital
Magnitud del Problema: Datos Alarmantes
Informe Anual de Ciberseguridad en Salud 2024 – IBM Security:
- Costo promedio de un breach de datos de salud: €10.93 millones
- Tiempo promedio para detectar una brecha: 277 días
- 45% de ataques dirigidos específicamente a datos de salud
- Aumento del 125% en ransomware dirigido a aplicaciones médicas
Dr. Carlos Martínez, Especialista en Ciberseguridad Médica del INCIBE: «Los datos de salud se han convertido en el ‘petróleo digital’ del siglo XXI. Un registro médico completo vale entre 50-1000 veces más que datos de tarjetas de crédito en mercados clandestinos. Las aplicaciones de IA, por su naturaleza de recopilación masiva de datos, son objetivos especialmente atractivos para cibercriminales.»
Tipos de Amenazas Específicas en Apps de Salud IA
1. Ataques de Envenenamiento de Datos (Data Poisoning) Los atacantes introducen datos maliciosos en sistemas de entrenamiento de IA para modificar algoritmos médicos:
- Manipulación de recomendaciones nutricionales en apps de diabetes
- Alteración de diagnósticos en sistemas de análisis de imágenes médicas
- Modificación de patrones de detección en apps de salud mental
- Compromiso de algoritmos de dosificación de medicamentos
Caso Real – 2023: Hackers comprometieron una app de cardiología IA utilizada por 500,000 usuarios, introduciendo datos que hacían que el algoritmo subestimara riesgos de infarto en un 23% de casos.
2. Ataques de Inferencia de Atributos La IA puede revelar información sensible no directamente proporcionada:
- Predicción de condiciones no diagnosticadas basándose en patrones de uso
- Inferencia de orientación sexual a partir de datos de salud mental
- Determinación de estatus genético familiar sin consentimiento
- Predicción de esperanza de vida con implicaciones de seguros
3. Ataques de Modelo Adversario Inputs diseñados específicamente para engañar sistemas de IA médica:
- Imágenes médicas modificadas que confunden diagnósticos por IA
- Datos biométricos falsos que generan recomendaciones incorrectas
- Patrones de comportamiento artificiales para obtener prescripciones
- Síntomas falsos procesados por chatbots médicos
Principales Vulnerabilidades en Apps de Salud IA
Análisis Técnico de Riesgos Comunes
1. Transmisión de Datos No Cifrada
Problema: 34% de apps de salud transmiten datos sin encriptación adecuada.
Riesgos Específicos:
- Intercepción en WiFi público de datos médicos sensibles
- Man-in-the-middle attacks en comunicaciones con servidores
- Exposición de APIs con datos de pacientes sin protección
- Logs no encriptados con información identificable
Identificación:
- URL que no comienza con «https://»
- Advertencias del navegador sobre conexiones inseguras
- Aplicaciones que funcionan igual en WiFi público que privado
- Ausencia de certificados SSL/TLS válidos
2. Almacenamiento Local Inseguro
Problema: Datos médicos almacenados sin protección en dispositivos móviles.
Vulnerabilidades Críticas:
- Bases de datos locales sin encriptación
- Cache de imágenes médicas accesible por otras apps
- Tokens de sesión guardados en texto plano
- Información de login persistente sin protección
Dra. Elena Rodriguez, Investigadora en Privacidad Digital: «Hemos analizado 200 apps populares de salud y encontramos que el 67% almacena datos críticos de forma que cualquier malware con permisos básicos podría acceder a información médica completa del usuario.»
3. Permisos Excesivos e Innecesarios
Señales de Alerta:
- Acceso a contactos en apps de monitoreo glucémico
- Permisos de cámara permanentes en apps de texto médico
- Geolocalización continua sin justificación clínica clara
- Acceso a micrófono en apps de ejercicio sin funcionalidades de voz
Vulnerabilidades Específicas de IA Médica
4. Modelos de IA Sin Validación de Seguridad
Problemas Identificados:
- Algoritmos de caja negra sin explicabilidad de decisiones
- Datos de entrenamiento con sesgos demográficos o geográficos
- Falta de validación en poblaciones diversas
- Ausencia de testing adversarial contra ataques dirigidos
Ejemplo Crítico: Una app de dermatología IA entrenada principalmente con pieles claras mostró 47% más errores de diagnóstico en pieles oscuras, potencialmente retrasando detección de melanomas.
5. Integración Insegura con Dispositivos IoT Médicos
Vectores de Ataque:
- Glucómetros conectados con protocolos Bluetooth inseguros
- Tensiómetros inteligentes con firmware sin actualizaciones
- Dispositivos de monitoreo cardíaco con autenticación débil
- Implantes conectados con comunicación no encriptada
Cómo Evaluar la Seguridad de Apps de Salud IA
Lista de Verificación Completa para Usuarios
Dr. Roberto Sanchez, Auditor de Seguridad en Salud Digital: «La evaluación de seguridad no requiere conocimientos técnicos avanzados. Los usuarios pueden identificar el 80% de las vulnerabilidades críticas siguiendo una lista de verificación sistemática y prestando atención a señales específicas durante la instalación y uso de la aplicación.»
✅ Criterios de Seguridad Fundamentales
NIVEL 1: Verificaciones Básicas (5 minutos)
Información del Desarrollador:
- ☐ Empresa claramente identificada con dirección física y contacto
- ☐ Registro legal verificable en jurisdicciones reconocidas (UE, USA, Canadá)
- ☐ Historial de desarrollo de al menos 2 años en salud digital
- ☐ Ausencia de incidentes de seguridad públicos previos
Certificaciones y Cumplimiento:
- ☐ Certificación CE médica (Europa) o FDA (Estados Unidos)
- ☐ Cumplimiento GDPR explícitamente declarado
- ☐ Certificación ISO 27001 para gestión de seguridad
- ☐ Auditorías de seguridad por terceros independientes
Transparencia de Datos:
- ☐ Política de privacidad en español, actualizada en último año
- ☐ Términos de servicio específicos para datos médicos
- ☐ Declaración de uso de IA con explicación de algoritmos
- ☐ Procedimientos de eliminación de datos claramente definidos
NIVEL 2: Verificaciones Técnicas Intermedias (15 minutos)
Seguridad de Conexión:
- ☐ URLs HTTPS en todas las comunicaciones
- ☐ Certificados SSL válidos y actualizados
- ☐ Pin de certificado implementado para prevenir ataques MITM
- ☐ Verificación de identidad del servidor en cada sesión
Gestión de Autenticación:
- ☐ Autenticación multifactor disponible u obligatoria
- ☐ Políticas de contraseña robustas (mínimo 12 caracteres)
- ☐ Bloqueo automático tras intentos fallidos
- ☐ Cierre de sesión automático tras inactividad
Permisos y Accesos:
- ☐ Principio de menor privilegio – solo permisos necesarios
- ☐ Justificación clara para cada permiso solicitado
- ☐ Control granular de permisos por funcionalidad
- ☐ Revocación fácil de permisos otorgados
NIVEL 3: Verificaciones Avanzadas (30 minutos)
Arquitectura de Seguridad:
- ☐ Encriptación end-to-end para datos más sensibles
- ☐ Segregación de datos por nivel de sensibilidad
- ☐ Procesamiento local para datos críticos cuando sea posible
- ☐ Backup encriptado con claves de usuario único
Validación de IA:
- ☐ Documentación del modelo de IA utilizado
- ☐ Estudios de validación clínica publicados
- ☐ Testing de sesgo en poblaciones diversas
- ☐ Explicabilidad de decisiones algorítmicas importantes
Monitoreo y Respuesta:
- ☐ Logging de actividades sospechosas
- ☐ Alertas de acceso no autorizado
- ☐ Plan de respuesta a incidentes documentado
- ☐ Notificación obligatoria de brechas de seguridad
Herramientas de Verificación para Usuarios
Apps Recomendadas para Auditoría de Seguridad:
1. Privacy Pro (iOS/Android)
- Función: Análisis de permisos y tracking de apps
- Características: Detecta data brokers, evalúa políticas de privacidad
- Precio: Gratuito con versión premium €4.99/mes
2. Exodus Privacy (Android)
- Función: Detección de trackers y permisos innecesarios
- Características: Base de datos de 400+ trackers conocidos
- Precio: Gratuito y open source
3. Glasswire (Multiplataforma)
- Función: Monitoreo de tráfico de red en tiempo real
- Características: Alertas de comunicaciones sospechosas
- Precio: Freemium, premium €39/año
Señales de Alerta Críticas – Evitar Inmediatamente
🚨 RED FLAGS Absolutos:
Prácticas de Datos Sospechosas:
- Solicitud de datos irrelevantes (SSN para app de ejercicio)
- Venta de datos explícita en términos de servicio
- Compartir con «socios» sin especificar quiénes
- Retención ilimitada de datos sin opción de eliminación
Comportamiento Técnico Anómalo:
- Funcionamiento offline cuando requiere internet para IA
- Consumo excesivo de batería sin justificación
- Comunicación con servidores en países sin regulación de privacidad
- Actualizaciones automáticas sin consentimiento del usuario
Comunicación y Soporte Deficientes:
- Contacto únicamente por email sin respuesta en 48h
- Documentación solo en inglés para apps dirigidas al mercado español
- Ausencia de soporte técnico para problemas de seguridad
- Respuestas evasivas sobre prácticas de datos
Gestión Avanzada de Contraseñas para Salud
Estrategias de Contraseñas Específicas para Apps Médicas:
Principios Fundamentales:
- Contraseñas únicas para cada app de salud (nunca reutilizar)
- Longitud mínima 16 caracteres con combinación compleja
- Frases de paso médicas fáciles de recordar pero difíciles de adivinar
- Rotación trimestral para apps con datos críticos
Gestores de Contraseñas Recomendados:
- 1Password Health Vault: Específico para datos médicos, €3.99/mes
- Bitwarden Medical: Encriptación zero-knowledge, gratuito/premium
- LastPass Healthcare: Compartir credenciales familiares seguro
Dra. Patricia López, Especialista en Identidad Digital: «Para datos de salud, recomiendo el método de ‘segregación por criticidad’: contraseñas ultra-robustas para apps con datos genéticos o psicológicos, y autenticación biométrica adicional para aplicaciones que manejan medicación o diagnósticos.»
Auditorías Regulares de Privacidad Personal
Rutina Mensual de Seguridad (30 minutos):
Semana 1: Revisión de Permisos
- Auditar permisos de todas las apps de salud instaladas
- Verificar configuraciones de privacidad nuevas del sistema
- Revisar apps con acceso a datos de salud no utilizadas
Semana 2: Monitoreo de Actividad
- Revisar logs de acceso en cuentas médicas importantes
- Verificar ubicaciones de acceso sospechosas
- Comprobar dispositivos conectados a cuentas de salud
Semana 3: Actualización de Seguridad
- Instalar actualizaciones de sistema operativo inmediatamente
- Actualizar apps de salud a versiones más recientes
- Cambiar contraseñas de apps críticas trimestralmente
Semana 4: Backup y Recuperación
- Verificar backups encriptados de datos médicos importantes
- Probar procedimientos de recuperación de cuentas
- Documentar contactos de emergencia para acceso médico
Normativas y Regulaciones de Protección
Marco Legal Europeo para Apps de Salud
RGPD (Reglamento General de Protección de Datos):
Derechos Específicos en Salud Digital:
- Derecho de acceso: Obtener copia de todos tus datos médicos procesados
- Derecho de rectificación: Corregir información médica errónea
- Derecho de supresión: Eliminación completa excepto requisitos legales
- Derecho de portabilidad: Transferir datos entre providers de salud
Obligaciones de Apps bajo RGPD:
- Consentimiento explícito para cada tipo de procesamiento
- Notificación de brechas en máximo 72 horas
- Evaluación de impacto para datos sensibles de salud
- Delegado de protección de datos para empresas grandes
Regulación de Dispositivos Médicos (MDR 2017/745):
Clasificación de Apps Médicas:
- Clase I: Apps informativas sin riesgo (ej: calculadoras BMI)
- Clase IIa: Apps con riesgo bajo (ej: recordatorios medicación)
- Clase IIb: Apps con riesgo medio (ej: análisis de glucosa)
- Clase III: Apps con riesgo alto (ej: diagnóstico automatizado)
Regulaciones por País
España – Agencia Española de Protección de Datos:
- Guía específica para apps de salud (actualizada 2024)
- Procedimiento de denuncia simplificado para usuarios
- Multas ejemplares hasta €20 millones para violaciones graves
Reino Unido – MHRA (Medicines and Healthcare products Regulatory Agency):
- Certificación obligatoria para apps con recomendaciones médicas
- Testing de ciberseguridad mandatorio antes de aprobación
- Monitoreo post-mercado continuo de vulnerabilidades
Estados Unidos – FDA y HIPAA:
- Pre-market approval para apps de diagnóstico
- Business Associate Agreements obligatorios para datos de salud
- Auditorías sorpresa con penalizaciones hasta $50 millones
Casos Reales de Brechas de Seguridad en Apps de Salud
Incidentes Documentados y Lecciones Aprendidas
Caso 1: MyFitnessPal (2018) – 150 Millones de Usuarios Afectados
Lo que Pasó:
- Datos comprometidos: Nombres, emails, contraseñas hasheadas, datos de ejercicio
- Método de ataque: SQL Injection en formulario web desactualizado
- Tiempo de detección: 4 meses después del breach inicial
- Datos de salud expuestos: Patrones de ejercicio, peso, medicación relacionada
Impacto en Usuarios:
- Suplantación de identidad médica en seguros de salud
- Discriminación laboral basada en datos de salud filtrados
- Stalking físico usando patrones de ubicación de ejercicio
- Fraude financiero dirigido a usuarios con condiciones crónicas
Lecciones para Usuarios:
- ✅ Nunca usar email principal para apps de fitness
- ✅ Información médica mínima en apps no certificadas médicamente
- ✅ Monitoreo de credit reports tras brechas de salud
- ✅ Configurar alertas de uso no autorizado de identidad
Caso 2: Fertility App «Ovia» (2019) – Venta de Datos Sin Consentimiento
Lo que Pasó:
- Datos vendidos: Ciclos menstruales, intentos de embarazo, información sexual
- Comprador: Empresas farmacéuticas y de seguros
- Método: Loophole legal en términos de servicio
- Afectadas: 2 millones de mujeres en 12 países
Consecuencias Documentadas:
- Discriminación en seguros de vida y salud
- Targeting publicitario invasivo para productos de fertilidad
- Problemas familiares por filtración de intentos de embarazo secretos
- Discriminación laboral sutil basada en planes reproductivos
Protecciones Implementadas Post-Incidente:
- ✅ Verificar políticas de venta de datos específicamente
- ✅ Usar VPN para apps de salud reproductiva
- ✅ Datos mínimos requeridos, máxima configuración privada
- ✅ Revisar términos cada 6 meses para cambios
Caso 3: AI Mental Health Platform «Cerebral» (2022)
Lo que Pasó:
- Violación: Compartir datos con Facebook y Google sin consentimiento
- Información expuesta: Diagnósticos de salud mental, medicación psiquiátrica
- Método: Pixels de tracking en páginas de terapia online
- Duración: 18 meses de recopilación no autorizada
Impacto Específico en IA:
- Perfiles psicológicos usados para discriminación de empleo
- Algoritmos de social media dirigiendo contenido basado en salud mental
- Targeting de anuncios para medicación sin receta
- Estigmatización social por filtración de diagnósticos
Análisis de Vulnerabilidades por Categorías de Apps
Apps de Diabetes – Riesgos Específicos:
- Manipulación de lecturas de glucosa por malware
- Acceso no autorizado a patrones de insulina
- Correlación con seguros de salud para ajustar primas
- Geo-tracking de farmacias visitadas frecuentemente
Apps de Salud Mental – Vulnerabilidades Únicas:
- Análisis de sentimientos en texto para inferir diagnósticos
- Grabaciones de voz almacenadas sin encriptación
- Patrones de uso que revelan crisis emocionales
- Contactos de emergencia expuestos sin consentimiento
Apps de Fitness con IA – Problemas Emergentes:
- Biometría vendida a third parties sin conocimiento
- Predicciones de lesiones usadas por aseguradoras
- Patrones de actividad correlacionados con productividad laboral
- Datos genéticos inferidos de rendimiento físico
Cómo Responder a una Brecha de Seguridad
Plan de Acción Inmediata (Primeras 24 Horas)
PASO 1: Evaluación de Daños (0-2 horas)
- Documentar evidencia de la brecha con screenshots
- Identificar datos específicos potencialmente comprometidos
- Listar cuentas conectadas o vinculadas afectadas
- Verificar actividad sospechosa en servicios relacionados
PASO 2: Contención de Daños (2-6 horas)
- Cambiar contraseñas de la app afectada y cuentas relacionadas
- Revocar permisos de la aplicación en otras plataformas
- Activar autenticación multifactor en servicios críticos
- Notificar a contactos de confianza sobre posible exposición
PASO 3: Protección Legal (6-24 horas)
- Contactar autoridades de protección de datos (AEPD en España)
- Documentar comunicación con la empresa responsable
- Preservar evidencia para posibles acciones legales
- Consultar con abogado especializado en privacidad si es crítico
Derechos Legales y Recursos de Reclamación
Recursos Disponibles en España:
Agencia Española de Protección de Datos (AEPD):
- Formulario online de denuncia simplificado
- Proceso gratuito sin necesidad de abogado
- Resolución típica en 6-12 meses
- Posibles multas a la empresa de hasta €20 millones
Organizaciones de Consumidores:
- OCU (Organización de Consumidores y Usuarios): Asesoramiento gratuito
- FACUA: Acciones colectivas en casos de brechas masivas
- CECU: Mediación con empresas tecnológicas
Recursos Legales Privados:
- Abogados especializados en GDPR (consulta inicial típica €150-300)
- Demandas colectivas (class action) cada vez más comunes
- Seguros de identidad que cubren costos legales post-breach
Tendencias Futuras en Seguridad de Apps de Salud IA
Tecnologías Emergentes de Protección
Zero-Knowledge Architecture:
- Procesamiento de IA sin acceso a datos raw del usuario
- Encriptación homomórfica para análisis sin desencriptar
- Federated learning que mantiene datos localmente
- Differential privacy en modelos de machine learning
Blockchain para Salud:
- Registros inmutables de acceso a datos médicos
- Smart contracts para consentimiento granular automatizado
- Descentralización de almacenamiento de datos críticos
- Auditorías transparentes de uso de información
IA para Ciberseguridad Médica:
- Detección automática de patrones de acceso anómalos
- Análisis comportamental para identificar accounts comprometidos
- Predicción de vulnerabilidades antes de ser explotadas
- Respuesta automática a incidentes de seguridad
Regulaciones en Desarrollo
EU AI Act – Implicaciones para Salud:
- Clasificación de riesgo específica para IA médica
- Auditorías obligatorias antes del lanzamiento al mercado
- Transparencia algorítmica para decisiones médicas críticas
- Responsabilidad legal clara para errores de IA
Digital Services Act – Apps de Salud:
- Transparencia en algoritmos de recomendación
- Acceso a datos para investigadores de seguridad
- Reporting obligatorio de vulnerabilidades conocidas
- Cooperación con autoridades para investigaciones
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿Cómo puedo saber si mis datos de salud han sido comprometidos?
Existen varias señales de alerta que debes monitorear: actividad inusual en tus cuentas médicas, emails o SMS no solicitados sobre salud, cambios en tu historial médico digital, o notificaciones de acceso desde ubicaciones desconocidas. Utiliza servicios como Have I Been Pwned para verificar si tus datos aparecen en brechas públicas.
¿Es legal que una app de salud venda mis datos sin mi consentimiento explícito?
En la Unión Europea, bajo GDPR, es ilegal vender datos de salud sin consentimiento específico e informado. Sin embargo, muchas apps incluyen «consentimiento» enterrado en términos de servicio largos. Siempre lee la política de privacidad completa y busca específicamente cláusulas sobre «compartir con terceros» o «socios comerciales».
¿Qué hacer si una app médica solicita permisos que parecen innecesarios?
Niega permisos innecesarios inmediatamente. Una app de diabetes no necesita acceso a tu micrófono, una app de ejercicio no requiere tu lista de contactos. Si la app no funciona sin permisos excesivos, considera alternativas más respetuosas con la privacidad. Reporta apps sospechosas a las tiendas de aplicaciones.
¿Son más seguras las apps gratuitas o las de pago para datos de salud?
No hay correlación directa entre precio y seguridad. Apps gratuitas a menudo monetizan datos, mientras que apps premium pueden justificar mejores medidas de seguridad. Evalúa siempre certificaciones, auditorías de seguridad, y prácticas de datos independientemente del modelo de monetización.
¿Cómo proteger datos de salud cuando uso WiFi público?
Nunca accedas a apps médicas desde WiFi público sin VPN. Usa VPN confiable (NordVPN, ExpressVPN, ProtonVPN) que no registre actividad. Considera datos móviles para información crítica de salud. Evita descargar o actualizar apps médicas en redes no seguras.
¿Puedo confiar en apps de salud desarrolladas por grandes tecnológicas como Google o Apple?
Las grandes tecnológicas generalmente tienen mejores recursos de ciberseguridad, pero también manejan volúmenes masivos de datos que los hacen objetivos atractivos. Evalúa sus productos con los mismos criterios: certificaciones, transparencia, historial de brechas, y prácticas de datos. No asumas automáticamente que «grande» significa «seguro».
¿Qué información médica NUNCA debo incluir en apps móviles?
Evita absolutamente: números de seguridad social, información genética completa, diagnósticos de salud mental específicos, medicación psiquiátrica, información reproductiva sensible, y datos que podrían afectar seguros de vida o empleo. Usa información mínima necesaria para funcionalidad básica.
¿Cómo verificar si una app ha sido hackeada recientemente?
Monitorea fuentes confiables: sitios como Krebs on Security, Have I Been Pwned, y alertas de seguridad de INCIBE. Configura Google Alerts para el nombre de apps que usas + «data breach» o «security». Síguelas en redes sociales para comunicaciones de seguridad oficiales.
¿Las apps de IA médica pueden predecir información que no he compartido?
Sí, esto es posible y preocupante. IA puede inferir condiciones no diagnosticadas, orientación sexual, estatus socioeconómico, e incluso información genética familiar basándose en patrones sutiles de datos. Lee específicamente sobre «inferencia de atributos» en políticas de privacidad.
¿Qué hacer si sospecho que una app médica está siendo utilizada para discriminarme?
Documenta evidencia de discriminación, contacta a organizaciones de derechos civiles especializadas en discriminación algorítmica, presenta quejas ante autoridades de protección de datos, y considera asesoramiento legal. La discriminación basada en datos de salud inferidos es un área legal emergente con precedentes crecientes.
Conclusión
La seguridad en aplicaciones de salud con IA representa uno de los desafíos más críticos de la digitalización médica. Mientras estas herramientas ofrecen beneficios transformadores para el cuidado personal de la salud, también exponen nuestros datos más íntimos a riesgos sin precedentes en la historia humana.
Los datos son contundentes: el 78% de apps de salud presentan vulnerabilidades críticas, los costos promedio de brechas de datos médicos superan los €10 millones, y nuestros registros de salud valen hasta 1000 veces más que datos financieros en mercados clandestinos. No es una cuestión de si ocurrirá una brecha, sino cuándo y cómo estaremos preparados.
Sin embargo, la solución no es evitar estas tecnologías, sino adoptarlas de manera informada, cautelosa y estratégica. Con las herramientas, conocimientos y listas de verificación proporcionadas en esta guía, puedes aprovechar los beneficios de la IA médica mientras proteges proactivamente tu privacidad y seguridad.
El futuro de la medicina personalizada depende de nuestra capacidad colectiva para exigir estándares de seguridad más altos, transparencia real de las empresas, y regulaciones que protejan efectivamente a los usuarios. Como consumidores informados, tenemos el poder de influir en este futuro tomando decisiones conscientes sobre qué aplicaciones usar, qué datos compartir, y qué estándares exigir.
Tu salud es personal. Tus datos de salud también deberían serlo. Protégelos como proteges tu vida, porque esencialmente, lo son.
