El Departamento de Salud de los Estados Unidos se apoya en tecnología española para investigar las enfermedades raras

La agencia de investigación para la salud de Estados Unidos, la entidad de biomedicina más grande del mundo, utilizará la plataforma de inteligencia artificial aplicada a la privacidad de datos de Sherpa.

A través de esta plataforma de aprendizaje federado, el Servicio de Salud estadounidense podrá entrenar sus algoritmos con datos de los diferentes hospitales y organizaciones científicas de todo el mundo de manera segura y sin necesidad de que éstos compartan los datos de los pacientes, respetando así la privacidad.

“La plataforma de Sherpa.ai podría permitir explorar nuevas posibilidades de diagnóstico y tratamiento para un grupo de enfermedades que actualmente no tienen tratamiento específico”

“La aplicación de Inteligencia Artificial a través de la plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai permitirá que el algoritmo mejore el diagnostico de enfermedades sin necesidad de compartir datos privados de pacientes”, insiste Carsten G. Bönnemann, investigador senior del NIH. “La plataforma de Sherpa.ai podría permitir explorar nuevas posibilidades de diagnóstico y tratamiento para un grupo de enfermedades que actualmente no tienen tratamiento específico”, señala Bönnemann.

De este modo, se harán públicos una serie de resultados logrados gracias a esta colaboración conjunta en los próximos meses. “Aunque todavía es muy pronto para sacar conclusiones, los primeros resultados del uso de la plataforma de Sherpa.ai son muy esperanzadores”, apunta Xabi Uribe-Etxebarria, CEO de Sherpa.ai.

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Los hospitales cuentan con millones de datos sensibles sobre enfermedades y pacientes y los algoritmos de IA los necesitan para aprender y evolucionar, sin embargo, estos datos están regulados y no se pueden compartir, lo que dificulta su investigación para lograr avances en la cura y tratamiento de enfermedades que hasta ahora no tienen una solución médica, especialmente en casos como las enfermedades raras o poco comunes.