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title: Acelerar los ensayos clínicos con IA federada | Sherpa.ai
description: Descubra cómo la plataforma de IA federada de Sherpa.ai acelera los ensayos clínicos. Acceda de forma segura a datos globales, vea un claro retorno de la inversión y mantenga el cumplimiento total de GDPR e HIPAA.
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![La Inteligencia Artificial en la sanidad](https://federated-learning.sherpa.ai/hs-fs/hubfs/AI-Generated%20Media/Images/Muestra%20el%20mapa%20del%20mundo%20con%20varios%20hospitales%20subiendo%20datos%20a%20una%20nube%20llamada%20Sherpaai%20for%20Healthcare%20Todos%20los%20datos%20estn%20protegidos%20cuando%20salen%20de%20cada%20hospital%20y%20en%20la%20nube%20con%20candados%20y%20escudos%20mostrando%20PETs-1.png?width=1536&height=1024&name=Muestra%20el%20mapa%20del%20mundo%20con%20varios%20hospitales%20subiendo%20datos%20a%20una%20nube%20llamada%20Sherpaai%20for%20Healthcare%20Todos%20los%20datos%20estn%20protegidos%20cuando%20salen%20de%20cada%20hospital%20y%20en%20la%20nube%20con%20candados%20y%20escudos%20mostrando%20PETs-1.png)

SALUD

# Acelerar los ensayos clínicos con IA federada | Sherpa.ai

![IA Sherpa](https://7528315.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hub/7528315/hubfs/raw_assets/public/mV0_d-cms-elevate-theme_hubspot/elevate/images/avatar-placeholder.jpg?width=48&height=48&name=avatar-placeholder.jpg)

 IA Sherpa

19 de septiembre de 2025

En Sherpa.ai, sabemos que el modelo tradicional de ensayos clínicos se enfrenta a un cuello de botella crítico: los datos. La valiosa información de los pacientes se almacena en silos dentro de hospitales individuales y a través de las fronteras, bloqueada por [ regulaciones de privacidad ](https://sherpa.ai/security-and-privacy/) esenciales [ como HIPAA y GDPR ](https://sherpa.ai/security-and-privacy/).

Esta fragmentación limita la diversidad del conjunto de datos, introduce sesgos y, en última instancia, ralentiza el camino hacia el descubrimiento.

Hemos creado nuestra plataforma para solucionar este problema. Permitimos que las empresas farmacéuticas y las instituciones de investigación colaboren a escala mundial, entrenando potentes modelos de IA en diversos conjuntos de datos sin mover ni exponer nunca información confidencial de los pacientes.

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## **El reto que resolvemos: Acceso a los datos frente a privacidad de los datos**

Como líderes en investigación clínica, se enfrentan a un dilema constante. Para crear modelos sólidos que predigan la eficacia de los tratamientos, necesita datos amplios y variados. Sin embargo, compartir estos datos es un campo de minas logístico y normativo.

[Centralizar los historiales de los pacientes](https://sherpa.ai/es/blog/aprendizaje-federado-vs-datos-centralizados/) aumenta los riesgos de seguridad y crea problemas de cumplimiento que pueden frenar en seco una investigación prometedora. No debería tener que elegir entre innovación y privacidad.

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## **Nuestra solución: Un cambio de paradigma en la colaboración**

Nuestra plataforma de IA federada da la vuelta al modelo tradicional de intercambio de datos. En lugar de llevar sus datos confidenciales a un servidor central, **enviamos el modelo de IA de forma segura a sus datos.**

Así es como funciona nuestra plataforma:

- **Entrenamiento distribuido:** Enviamos un modelo de IA global a cada uno de los hospitales o centros de investigación participantes.
- **Aprendizaje local:** El modelo se entrena exclusivamente en los datos locales, de forma segura detrás del propio cortafuegos de la institución. Los datos brutos de los pacientes nunca abandonan su fuente.
- **Agregación segura:** Sólo se envían y agregan las percepciones y actualizaciones del modelo anonimizadas (nunca los datos subyacentes) para mejorar el modelo central global.
- **Iteración:** Este modelo global recién mejorado se envía de vuelta a los centros locales para un ciclo continuo de aprendizaje y mejora, cada vez más inteligente.

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## **Escenarios reales que permite nuestra plataforma**

Esto no es sólo teoría; es una solución práctica para los retos de investigación más complejos de hoy en día.

### **Escenario 1: Avanzar en la investigación de enfermedades raras**

Una empresa farmacéutica está desarrollando un tratamiento para un trastorno neurológico poco frecuente. Los datos son increíblemente escasos, con sólo un puñado de pacientes en centros de investigación individuales en EE.UU., Alemania y Japón. Debido a las regulaciones [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [GDPR](https://europa.eu/youreurope/business/dealing-with-customers/data-protection/data-protection-gdpr/index_en.htm) y [APPI](https://www.dlapiperdataprotection.com/), el intercambio directo de datos es imposible.

**Con nuestra AI Solution fo Healthcare:** El modelo de IA se entrena en datos de pacientes *dentro de* cada uno de los tres centros simultáneamente. Los aprendizajes anónimos se combinan para construir un modelo predictivo único y sólido para la progresión de la enfermedad, una hazaña que ninguna institución podría lograr por sí sola, acelerando el camino hacia un tratamiento viable.

### **Escenario 2: Garantizar la eficacia de los fármacos en poblaciones diversas**

Un fármaco oncológico ha demostrado su eficacia en un ensayo con una cohorte predominantemente europea. Para obtener la aprobación mundial y garantizar **la equidad sanitaria**, la eficacia del fármaco debe validarse en diferentes grupos étnicos de Asia y África, cuyos datos genéticos no pueden trasladarse.

**Con nuestra AI Solution fo Healthcare** Conectamos el hospital primario de investigación con clínicas asociadas en Lagos y Seúl. El modelo de eficacia se entrena localmente en diversos datos genómicos y clínicos. El modelo global agregado identifica sutiles marcadores de respuesta específicos de la población, reforzando las presentaciones reglamentarias a la FDA y la EMA y allanando el camino para estrategias de dosificación personalizadas en todo el mundo.

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## **El impacto cuantificable: Retorno de la inversión y métricas de rendimiento**

El cambio a un enfoque federado ofrece un retorno de la inversión claro y convincente en comparación con las estrategias tradicionales de IA centralizada.

### **Mayor rendimiento de los modelos**

Al entrenarse con datos más diversos del mundo real, nuestros modelos federados superan sistemáticamente a los entrenados en una única institución.

Hemos visto cómo nuestros clientes conseguían

- Un **aumento de** hasta **el 25% en la precisión predictiva** de los modelos de diagnóstico y pronóstico.
- Una reducción del sesgo demográfico y geográfico de más del **30%**, lo que conduce a resultados más equitativos y aplicables a nivel mundial.

### **Un claro retorno de la inversión (ROI)**

La principal alternativa -centralizar los datos- es económicamente prohibitiva y lenta. Considere un proyecto típico de investigación de IA internacional en varios sitios:

- **Costes del enfoque tradicional de IA centralizada:**
  
    - Desidentificación y anonimización de datos: ** 400.000 - 700.000 dólares**
    - Infraestructura y transferencia seguras en la nube: ~ **Más de 1 millón de dólares** en 3 años
    - Asesoría jurídica internacional para acuerdos de uso de datos: **$250,000+**
    - **Desembolso inicial total:** A menudo supera los ** 1,5 - 2 millones de dólares** antes incluso de que comience la investigación.
- **La ventaja de Sherpa.ai Federated:** Nuestra plataforma **elimina casi el 100% de los costes** asociados a la transferencia y desidentificación de datos. Esto por sí solo puede traducirse en **un ahorro directo de más de 1 millón de dólares** por proyecto. También se simplifica el marco jurídico, lo que reduce los gastos legales hasta **en un 80%**.

Y lo que es más importante, los plazos se aceleran radicalmente. La fase de negociación jurídica y de intercambio de datos, que suele durar entre 12 y 18 meses en un modelo centralizado, puede reducirse a **menos de 3 meses**.

Acelerar el tiempo de comercialización de un medicamento superventas incluso en seis meses puede representar **cientos de millones de dólares en ingresos**, lo que hace que el retorno de la inversión en nuestra plataforma sea astronómico.

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## **Creada para el cumplimiento global: Privacidad por diseño**

Nuestra plataforma no sólo cumple las leyes de privacidad, sino que se ha diseñado fundamentalmente en torno a ellas. Este enfoque de [Privacidad por Diseño](https://sherpa.ai/es/seguridad-y-privacidad/) proporciona una solución universal para la colaboración global.

### **GDPR (Europa)**

Aborde directamente los [principios básicos del GDPR](https://sherpa.ai/es/blog/organismo-europeo-proteccion-datos-aprendizaje-federado/). Los datos **nunca salen de su jurisdicción**, lo que satisface las normas de soberanía y residencia de datos para las transferencias internacionales. El proceso aplica intrínsecamente **la minimización de datos**.

### **HIPAA (EE.UU.)**

La Información Sanitaria Protegida (PHI) nunca se mueve, transmite o expone. Nuestra plataforma funciona dentro del entorno seguro existente de un proveedor sanitario, y las actualizaciones del modelo no pueden ser objeto de ingeniería inversa para identificar a ningún paciente individual.

### **Un marco universal**

Dado que los datos fundamentales nunca se mueven, la arquitectura de nuestra plataforma se alinea intrínsecamente con los principios básicos de prácticamente todas las principales leyes de privacidad de datos del mundo, incluidas **la LGPD** de Brasil, [la LPRPDE de Canadá](https://federated-learning.sherpa.ai/en/blog/pipeda-compliance-federated-learning) y la **APPI** de Japón.

Creemos que el futuro de la investigación médica es colaborativo, seguro y rápido. Nuestra plataforma proporciona la potencia estadística de un conjunto de datos masivo y centralizado con la seguridad inalcanzable de mantener todos los datos locales.

**Reduzca plazos y costes en sus ensayos clínicos. [Descubra cómo con nuestra plataforma.](https://sherpa.ai/es/solicita-una-demo/)**

## Seguir leyendo

[![Aplicaciones de aprendizaje federado](https://federated-learning.sherpa.ai/hs-fs/hubfs/AI-Generated%20Media/Images/photographic%20The%20image%20depicts%20a%20modern%20hospital%20scene%20bustling%20with%20activity%20In%20the%20foreground%20a%20diverse%20group%20of%20healthcare%20professionals%20including.png?width=1536&height=1024&name=photographic%20The%20image%20depicts%20a%20modern%20hospital%20scene%20bustling%20with%20activity%20In%20the%20foreground%20a%20diverse%20group%20of%20healthcare%20professionals%20including.png)

SALUD

### Aprendizaje federado en sanidad: El futuro de la IA médica y la privacidad de los datos

](https://federated-learning.sherpa.ai/es/blog/aplicaciones-aprendizaje-federado-sanidad)

[![La Inteligencia Artificial en la sanidad](https://federated-learning.sherpa.ai/hs-fs/hubfs/AI-Generated%20Media/Images/The%20image%20depicts%20a%20futuristic%20healthcare%20environment%20showcasing%20a%20blend%20of%20advanced%20technology%20and%20human%20interaction%20In%20the%20foreground%20a%20doctor%20interacts%20with%20a%20holographic%20interface%20displaying%20realtime%20patient%20data%20including%20vital%20signs%20and%20medical-1.png?width=1536&height=1024&name=The%20image%20depicts%20a%20futuristic%20healthcare%20environment%20showcasing%20a%20blend%20of%20advanced%20technology%20and%20human%20interaction%20In%20the%20foreground%20a%20doctor%20interacts%20with%20a%20holographic%20interface%20displaying%20realtime%20patient%20data%20including%20vital%20signs%20and%20medical-1.png)

SALUD

### La IA en la sanidad: Revolucionando la medicina | Sherpa AI

](https://federated-learning.sherpa.ai/es/blog/ia-sanidad)

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En Sherpa.ai, sabemos que el modelo tradicional de ensayos clínicos se enfrenta a un cuello de botella crítico: los datos. La valiosa información de los pacientes se almacena en silos dentro de hospitales individuales y a través de las fronteras, bloqueada por regulaciones de privacidad esenciales como HIPAA y GDPR .

Esta fragmentación limita la diversidad del conjunto de datos, introduce sesgos y, en última instancia, ralentiza el camino hacia el descubrimiento.

Hemos creado nuestra plataforma para solucionar este problema. Permitimos que las empresas farmacéuticas y las instituciones de investigación colaboren a escala mundial, entrenando potentes modelos de IA en diversos conjuntos de datos sin mover ni exponer nunca información confidencial de los pacientes.

El reto que resolvemos: Acceso a los datos frente a privacidad de los datos
Como líderes en investigación clínica, se enfrentan a un dilema constante. Para crear modelos sólidos que predigan la eficacia de los tratamientos, necesita datos amplios y variados. Sin embargo, compartir estos datos es un campo de minas logístico y normativo.

Centralizar los historiales de los pacientes aumenta los riesgos de seguridad y crea problemas de cumplimiento que pueden frenar en seco una investigación prometedora. No debería tener que elegir entre innovación y privacidad.

Nuestra solución: Un cambio de paradigma en la colaboración
Nuestra plataforma de IA federada da la vuelta al modelo tradicional de intercambio de datos. En lugar de llevar sus datos confidenciales a un servidor central, enviamos el modelo de IA de forma segura a sus datos.

Así es como funciona nuestra plataforma:

Entrenamiento distribuido: Enviamos un modelo de IA global a cada uno de los hospitales o centros de investigación participantes.

Aprendizaje local: El modelo se entrena exclusivamente en los datos locales, de forma segura detrás del propio cortafuegos de la institución. Los datos brutos de los pacientes nunca abandonan su fuente.

Agregación segura: Sólo se envían y agregan las percepciones y actualizaciones del modelo anonimizadas (nunca los datos subyacentes) para mejorar el modelo central global.

Iteración: Este modelo global recién mejorado se envía de vuelta a los centros locales para un ciclo continuo de aprendizaje y mejora, cada vez más inteligente.

Escenarios reales que permite nuestra plataforma
Esto no es sólo teoría; es una solución práctica para los retos de investigación más complejos de hoy en día.

Escenario 1: Avanzar en la investigación de enfermedades raras
Una empresa farmacéutica está desarrollando un tratamiento para un trastorno neurológico poco frecuente. Los datos son increíblemente escasos, con sólo un puñado de pacientes en centros de investigación individuales en EE.UU., Alemania y Japón. Debido a las regulaciones HIPAA, GDPR y APPI, el intercambio directo de datos es imposible.

Con nuestra AI Solution fo Healthcare: El modelo de IA se entrena en datos de pacientes dentro de cada uno de los tres centros simultáneamente. Los aprendizajes anónimos se combinan para construir un modelo predictivo único y sólido para la progresión de la enfermedad, una hazaña que ninguna institución podría lograr por sí sola, acelerando el camino hacia un tratamiento viable.

Escenario 2: Garantizar la eficacia de los fármacos en poblaciones diversas
Un fármaco oncológico ha demostrado su eficacia en un ensayo con una cohorte predominantemente europea. Para obtener la aprobación mundial y garantizar la equidad sanitaria, la eficacia del fármaco debe validarse en diferentes grupos étnicos de Asia y África, cuyos datos genéticos no pueden trasladarse.

Con nuestra AI Solution fo Healthcare Conectamos el hospital primario de investigación con clínicas asociadas en Lagos y Seúl. El modelo de eficacia se entrena localmente en diversos datos genómicos y clínicos. El modelo global agregado identifica sutiles marcadores de respuesta específicos de la población, reforzando las presentaciones reglamentarias a la FDA y la EMA y allanando el camino para estrategias de dosificación personalizadas en todo el mundo.

El impacto cuantificable: Retorno de la inversión y métricas de rendimiento
El cambio a un enfoque federado ofrece un retorno de la inversión claro y convincente en comparación con las estrategias tradicionales de IA centralizada.

Mayor rendimiento de los modelos
Al entrenarse con datos más diversos del mundo real, nuestros modelos federados superan sistemáticamente a los entrenados en una única institución.

Hemos visto cómo nuestros clientes conseguían

Un aumento de hasta el 25% en la precisión predictiva de los modelos de diagnóstico y pronóstico.

Una reducción del sesgo demográfico y geográfico de más del 30%, lo que conduce a resultados más equitativos y aplicables a nivel mundial.

Un claro retorno de la inversión (ROI)
La principal alternativa -centralizar los datos- es económicamente prohibitiva y lenta. Considere un proyecto típico de investigación de IA internacional en varios sitios:

Costes del enfoque tradicional de IA centralizada:

Desidentificación y anonimización de datos: 400.000 - 700.000 dólares

Infraestructura y transferencia seguras en la nube: ~ Más de 1 millón de dólares en 3 años

Asesoría jurídica internacional para acuerdos de uso de datos: $250,000+

Desembolso inicial total: A menudo supera los 1,5 - 2 millones de dólares antes incluso de que comience la investigación.

La ventaja de Sherpa.ai Federated: Nuestra plataforma elimina casi el 100% de los costes asociados a la transferencia y desidentificación de datos. Esto por sí solo puede traducirse en un ahorro directo de más de 1 millón de dólares por proyecto. También se simplifica el marco jurídico, lo que reduce los gastos legales hasta en un 80%.

Y lo que es más importante, los plazos se aceleran radicalmente. La fase de negociación jurídica y de intercambio de datos, que suele durar entre 12 y 18 meses en un modelo centralizado, puede reducirse a menos de 3 meses.

Acelerar el tiempo de comercialización de un medicamento superventas incluso en seis meses puede representar cientos de millones de dólares en ingresos, lo que hace que el retorno de la inversión en nuestra plataforma sea astronómico.

Creada para el cumplimiento global: Privacidad por diseño
Nuestra plataforma no sólo cumple las leyes de privacidad, sino que se ha diseñado fundamentalmente en torno a ellas. Este enfoque de Privacidad por Diseño proporciona una solución universal para la colaboración global.

GDPR (Europa)
Aborde directamente los principios básicos del GDPR. Los datos nunca salen de su jurisdicción, lo que satisface las normas de soberanía y residencia de datos para las transferencias internacionales. El proceso aplica intrínsecamente la minimización de datos.

HIPAA (EE.UU.)
La Información Sanitaria Protegida (PHI) nunca se mueve, transmite o expone. Nuestra plataforma funciona dentro del entorno seguro existente de un proveedor sanitario, y las actualizaciones del modelo no pueden ser objeto de ingeniería inversa para identificar a ningún paciente individual.

Un marco universal
Dado que los datos fundamentales nunca se mueven, la arquitectura de nuestra plataforma se alinea intrínsecamente con los principios básicos de prácticamente todas las principales leyes de privacidad de datos del mundo, incluidas la LGPD de Brasil, la LPRPDE de Canadá y la APPI de Japón.

Creemos que el futuro de la investigación médica es colaborativo, seguro y rápido. Nuestra plataforma proporciona la potencia estadística de un conjunto de datos masivo y centralizado con la seguridad inalcanzable de mantener todos los datos locales.
      
      
      
      
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