La Sanidad de EE.UU. elige un proyecto español de IA para diagnóstico y tratamiento sin necesidad de compartir datos

La normativa vigente impide el flujo de datos médicos, por lo que para sacar el máximo potencial y exprimir las capacidades de la IA aplicada a la salud, hay que aplicar nuevas técnicas como las que propone el proyecto.

data salud

“Imaginemos que queremos encontrar un tratamiento para una enfermedad que hasta ahora no tiene cura. Para ello necesitamos que la inteligencia artificial nos ayude a detectar lo que el ojo humano no puede ver, como patrones o biomarcadores. Pero ese algoritmo, para que sea efectivo, necesita aprender de datos de pacientes, muchas veces privados y confidenciales, para después poder sacar las conclusiones que nos ayuden a encontrar la cura”. Así explican desde Sherpa.ai a CIO España el punto de partida desde el que han desarrollado su plataforma privacy-preserving, que acaba de implementar el Departamento de Salud de EE.UU. (NIH, por sus siglas en inglés).

Aunque los detalles del contrato, como la duración o la cuantía, no han sido desvelados, el proyecto consolida a la compañía vasca en la vanguardia de compañías desarrolladoras de soluciones basadas en inteligencia artificial.

“Los datos, además de ser privados, normalmente están dispersos en diferentes hospitales, centros de investigación u organizaciones de salud, incluso en diferentes países con diferentes regulaciones. La manera tradicional de hacer que ese algoritmo aprenda sería enviar los datos privados a un servidor común y entrenarlo”, explican. Claro que de esta manera se vulneraría la privacidad de los pacientes, incumpliendo la regulación actual y “mucho menos con la futura”, además de otras implicaciones, notan, como el gran consumo energético que conllevaría.

Sherpa.ai ha resuelto esta problemática creando un “paradigma de aprendizaje federado combinado con otras tecnologías” que preservan la privacidad y que no requiere compartir datos para entrenar un modelo de IA. Se trata de una técnica de aprendizaje automático que entrena un algoritmo en un entorno de arquitectura descentralizada formada por dispositivos que tienen datos propios, locales y privados.

El software desarrollado por la firma vasca permite que el entrenamiento se distribuya y se produzca en local. “Ningún dato del paciente saldrá del hospital”, aseguran.

La plataforma, ya en uso, ayudará a explorar nuevas posibilidades de diagnóstico y tratamiento para enfermedades que actualmente no tienen un tratamiento específico. Los datos se harán públicos “en los próximos meses”, aunque desde Sherpa.ai revelan que los primeros resultados son “muy esperanzadores”.

No es la primera vez que Sherpa.ai firma acuerdos de este tipo. Los más recientes que se han comunicado han sido con Telefónica, para la creación de casos de uso con Ia avanzada y con KPMG. Durante la pandemia, trabajó con el Gobierno Vasco a través de una plataforma capaz de predecir la ocupación de camas en la UCI.



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