Política sobre el uso de IA y LLM

Estudio Nacional de Salud y Envejecimiento en México (ENASEM / MHAS)
Última actualización: octubre de 2026

¿Puedo utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño y otras herramientas de IA (como ChatGPT, Google Gemini, Claude, Microsoft Copilot, etc.) con los datos del ENASEM?

Declaración general: Actualmente, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) y otras herramientas de inteligencia artificial (IA) no pueden utilizarse para gestionar, procesar o analizar los datos distribuidos por el Estudio Nacional de Salud y Envejecimiento en México (ENASEM / MHAS), incluidos los archivos de uso público, archivos imputados, variables construidas, datos de estudios complementarios (p. ej., Mex-Cog), archivos armonizados de Gateway del ENASEM y cualquier producto de datos restringidos o confidenciales.

De acuerdo con los términos de uso de datos del ENASEM que aceptan todos los usuarios registrados, los investigadores tienen prohibido transferir los datos de uso público del ENASEM a terceros (con excepción del personal o estudiantes que se encuentran directamente bajo responsabilidad o supervisión del usuario registrado). La misma restricción se aplica, con mayor rigor, a los datos restringidos y confidenciales conforme a los acuerdos de uso de datos correspondientes. Proporcionar microdatos del ENASEM a un LLM o a un servicio externo de IA constituye una redistribución de los datos y, por lo tanto, representa una violación de todos los términos y acuerdos vigentes sobre el uso de datos del ENASEM.

Importante: Esta política es congruente con las directrices de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH) sobre la inteligencia artificial en la investigación. La divulgación no autorizada de datos de investigación (incluso cuando se envían datos a un proveedor externo de IA) infringe diversas políticas de los NIH y de las instituciones que protegen la privacidad y la confidencialidad de los participantes.

Clasificación de los LLM para efectos de esta política

Agradecemos al Health and Retirement Study (HRS) de la Universidad de Michigan, a ICPSR y a Sebastian Karcher de la Universidad de Syracuse por haber desarrollado esta clasificación de los LLM.

Uso de datos según el tipo de LLM

Tipo de LLM Uso de datos del ENASEM Motivo
Tipo 1 Ninguno Los LLM de tipo 1 incorporan los datos y pueden conservarlos o reutilizarlos. Esto constituye una redistribución de los datos a la empresa que opera el LLM y no está permitido.
Tipo 2 Ninguno Aunque los LLM de tipo 2 no conserven los datos para el entrenamiento, no están aislados de otras redes ni de Internet. Su uso no cumple con las expectativas de seguridad para los datos restringidos y, actualmente, tampoco se acepta para los datos de uso público.
Tipo 3 Ninguno (posibilidad de revisión caso por caso) Los sistemas de tipo 3 están aislados; sin embargo, la evidencia actual indica que todavía no se puede garantizar de forma fiable un aislamiento completo (por el riesgo de escapes del entorno aislado o accesos no previstos). Actualmente, el ENASEM no aprueba de manera habitual el uso de sistemas de tipo 3 con microdatos.

Metadatos y documentación a nivel del estudio

Se permite utilizar LLM y otras herramientas de IA con la documentación de acceso público del ENASEM, libros de códigos, cuestionarios, metadatos a nivel del estudio y estimaciones agregadas de grupos o poblaciones (tablas o estadísticas que no contengan registros individuales). Los microdatos a nivel individual o del hogar no deben proporcionarse a ningún LLM o servicio externo de IA ni ser procesados por estos.

Esta restricción no se aplica a otros métodos de aprendizaje automático (incluidos los métodos de aprendizaje automático generativo que se ejecutan completamente bajo el control del investigador y no transmiten microdatos a servicios externos), siempre que su uso cumpla plenamente con los requisitos aplicables de protección y uso de datos.

Preguntas frecuentes sobre la política de uso de IA y LLM

P: ¿Se permite utilizar un LLM para escribir código de análisis (p. ej., programas de Stata, R, Python o SAS) basado en datos del ENASEM?
R: Sí, siempre que no se carguen ni se compartan con el LLM microdatos del ENASEM (registros a nivel individual o del hogar). Puede describir variables, solicitar plantillas de código o pegar fragmentos de libros de códigos que no permitan identificar a los participantes.
P: ¿Se permite compartir resultados analíticos derivados (p. ej., coeficientes de modelos, estadísticas descriptivas o tablas de regresión) con un LLM?
R: Sí, siempre que los resultados no contengan microdatos ni puedan utilizarse para reidentificar a los participantes. Se permiten los resultados agregados habituales.
P: ¿Se aplica la política a todos los productos de datos del ENASEM, incluidos los archivos armonizados de Gateway, los datos imputados, Mex-Cog y los datos restringidos o confidenciales?
R: Sí. La política se aplica a todos los productos de datos distribuidos por el ENASEM o derivados de este, independientemente del canal de distribución.
P: ¿Se permite utilizar herramientas de desarrollo asistidas por IA que indexan automáticamente los archivos del directorio de trabajo (p. ej., funciones de IA integradas en editores de código o entornos de desarrollo integrados) cuando hay archivos de datos del ENASEM?
R: No. Los usuarios deben desactivar cualquier función que indexe o cargue archivos locales, o almacenar los microdatos del ENASEM fuera de cualquier directorio al que tenga acceso una herramienta de este tipo.
P: ¿Qué ocurre si mi institución cuenta con un entorno de IA completamente aislado y físicamente desconectado de otras redes?
R: Comuníquese previamente con el equipo del ENASEM. Se podrá considerar un uso limitado de sistemas de tipo 3 caso por caso, tras revisar el entorno de seguridad y el plan de protección de datos.

Preguntas o solicitudes de aclaración

Si tiene preguntas sobre esta política o desea consultar un uso específico propuesto de herramientas de IA, comuníquese con el equipo del ENASEM: