La industria de la Salud está en plena revolución digital. La inteligencia artificial (IA) promete grandes avances en el diagnóstico, la medicina personalizada, la optimización de recursos sanitarios y la investigación médica. Sin embargo, existe un obstáculo común: los datos sanitarios son extremadamente sensibles, están altamente regulados y se encuentran dispersos en múltiples entidades.
En este contexto, el Aprendizaje Federado emerge como una solución tecnológica crucial. Permite entrenar modelos de IA sin necesidad de centralizar los datos, preservando la privacidad de los pacientes y respetando respetando el control de cada institución sobre sus propios datos.
Nuestra propuesta: una plataforma segura y escalable
En Sherpa.ai hemos desarrollado una plataforma de Aprendizaje Federado que facilita la colaboración entre instituciones sanitarias, laboratorios, aseguradoras y centros de investigación, sin comprometer la privacidad ni la seguridad de los datos. Nuestra solución incorpora técnicas avanzadas de privacidad como Differential Privacy, Secure Multiparty Computation y auditoría de contribuciones, garantizando cumplimiento con normativas como el RGPD y la AI Act.
¿Cómo funciona Sherpa.ai en el sector Salud?
La plataforma de Sherpa.ai permite conectar múltiples fuentes de datos, como hospitales, clínicas o centros de investigación, para entrenar de forma colaborativa modelos de IA. Cada entidad entrena localmente el modelo con sus propios datos, y solo comparte parámetros actualizados (no los datos en sí), que se agregan de forma segura y diferencialmente privada.
Casos de uso clave en el sector Salud
A continuación, se detallan algunos de los principales casos de uso que nuestra plataforma está habilitando en la práctica clínica y científica:
1. Diagnóstico asistido por IA en red hospitalaria
Hospitales de diferentes regiones pueden colaborar en el entrenamiento de un modelo común de detección de enfermedades (como cáncer de pulmón, retinopatía diabética o Alzheimer) sin compartir datos de los pacientes. Cada hospital entrena localmente el modelo con sus radiografías, imágenes de retina o historiales clínicos, y la plataforma los sincroniza de forma segura.
Ejemplo: Red de hospitales que entrenan conjuntamente un modelo de diagnóstico por imagen para detectar tumores en etapas tempranas, mejorando la precisión del diagnóstico sin intercambiar ninguna imagen médica.
2. Medicina personalizada sin centralizar historiales
La medicina de precisión requiere grandes volúmenes de datos clínicos, genómicos y farmacológicos. Con el enfoque federado, hospitales y centros de investigación pueden entrenar modelos predictivos adaptados a cada paciente sin necesidad de compartir su información genética o sensible.
Ejemplo: Entrenamiento de un modelo de predicción de respuesta a inmunoterapia en pacientes oncológicos, utilizando datos de varios hospitales con distintas poblaciones sin salir de sus servidores.
3. Farmacovigilancia colaborativa
Las compañías farmacéuticas y las agencias reguladoras pueden monitorizar los efectos secundarios y la eficacia de fármacos en tiempo real, a partir de registros electrónicos de salud distribuidos por múltiples centros sanitarios. Todo ello sin comprometer la privacidad de los pacientes ni requerir procesos largos de consentimiento y anonimización.
Ejemplo: Entrenamiento de modelos para detectar señales tempranas de reacciones adversas graves en nuevos medicamentos, a través de registros médicos de miles de pacientes distribuidos entre clínicas y hospitales europeos.
4. Detección de brotes y enfermedades infecciosas
El entrenamiento federado permite crear modelos de predicción de brotes sin necesidad de centralizar datos sensibles. Esto puede ser clave en casos de pandemias o brotes locales, permitiendo a distintos organismos colaborar sin compartir directamente datos personales.
Ejemplo: Modelo de predicción de expansión de infecciones respiratorias utilizando datos distribuidos de urgencias, centros de salud y laboratorios en distintas comunidades autónomas.
5. Optimización operativa y de recursos sanitarios
Los gestores sanitarios pueden utilizar IA federada para predecir picos de demanda, optimizar la gestión de camas, UCI o tiempos de espera en urgencias, utilizando datos locales que nunca salen del hospital.
Ejemplo: Un consorcio de hospitales entrena un modelo para anticipar la saturación de urgencias durante periodos críticos (como olas de gripe o COVID), permitiendo tomar decisiones preventivas sin compartir historiales.
6. Estudios clínicos distribuidos
La plataforma también permite acelerar la investigación médica, facilitando estudios clínicos descentralizados con centros de diferentes países, cumpliendo con las normativas locales de privacidad.
Ejemplo: Un estudio multicéntrico sobre la eficacia de un nuevo tratamiento para diabetes tipo 2 puede entrenar un modelo con datos distribuidos sin necesidad de mover los historiales clínicos entre países.
Ventajas clave de la plataforma de Sherpa.ai
Privacidad por diseño: Nuestra plataforma incorpora mecanismos avanzados como Differential Privacy y Secure Multiparty Computation para proteger los datos incluso durante el entrenamiento.
Compatibilidad regulatoria: Ayudamos a cumplir con normativas como RGPD, HIPAA y los requisitos de la AI Act europea.
Escalabilidad y flexibilidad: Nuestra arquitectura permite desplegar nodos federados en centros sanitarios con distintas capacidades técnicas, tanto en cloud como on-premise.
Interoperabilidad: Nos integramos con distintos formatos y fuentes de datos clínicos, facilitando la adopción sin necesidad de grandes cambios en la infraestructura existente.
Conclusión
El Aprendizaje Federado representa una oportunidad única para que el sector salud avance hacia una inteligencia artificial verdaderamente colaborativa, respetuosa con la privacidad y alineada con las normativas más exigentes. La plataforma de Sherpa.ai permite romper las barreras tradicionales que impedían aprovechar el valor de los datos clínicos, habilitando casos de uso que van desde el diagnóstico temprano hasta la medicina personalizada y la investigación multicéntrica. En un entorno tan sensible como el sanitario, combinar innovación con protección de datos ya no es una opción, sino una necesidad. En Sherpa.ai estamos comprometidos con liderar este cambio, ayudando a construir un sistema de salud más inteligente, seguro y centrado en el paciente.