Computación federada: seguridad de datos de salud sin compromisos

La Revolución de la Computación Federada en la Salud

La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en múltiples sectores, prometiendo transformar industrias y mejorar la calidad de vida. Sin embargo, su implementación en el ámbito de la salud enfrenta barreras significativas, principalmente relacionadas con la privacidad de los pacientes y la regulación. A pesar de que la IA depende fundamentalmente de los datos, la mayor parte de la información sanitaria permanece sin utilizar debido a preocupaciones legítimas sobre la privacidad y la protección de la propiedad intelectual. Este dilema ha llevado a la creación de soluciones innovadoras que buscan desbloquear el potencial de los datos sin comprometer la seguridad.

La Dificultad de Acceder a Datos Sensibles

El acceso a datos de salud es crucial para el desarrollo de modelos de IA efectivos. Sin embargo, las instituciones de salud, como hospitales y laboratorios farmacéuticos, son reacias a compartir información debido a las estrictas normativas que protegen la privacidad de los pacientes. Esta situación crea un obstáculo significativo para el avance de la investigación en el ámbito de la salud. Robin Röhm, un emprendedor alemán, señala que "este es el problema subyacente fundamental" a la hora de construir soluciones de IA para las ciencias de la vida.

Además, la colaboración entre diferentes entidades en el manejo de datos sensibles puede ser un reto. La falta de confianza y la preocupación por el uso indebido de la información dificultan el intercambio de datos, que es esencial para el avance de la medicina personalizada y la investigación farmacéutica. La necesidad de soluciones que permitan un acceso seguro y regulado a estos datos se vuelve cada vez más evidente.

El desarrollo de tecnologías que protejan la privacidad de los datos podría ser la clave para desbloquear el potencial de la IA en la salud.

Apheris: Innovación en Computación Federada

Apheris, una startup fundada por Röhm y su socio Michael Höh, se ha propuesto abordar estos desafíos mediante la computación federada. Esta técnica permite que los cálculos se realicen localmente donde se encuentran los datos, evitando así su transferencia a un servidor central. Solo los resultados, como los parámetros del modelo, se agregan de forma segura. Marcin Hejka, cofundador de OTB Ventures, describe este enfoque como una solución prometedora para el creciente ecosistema de redes de datos federadas que están surgiendo.

El modelo de Apheris ha atraído la atención de importantes jugadores en el sector, incluyendo a Roche y varios hospitales. La capacidad de integrar herramientas de software de terceros, como motores de federación de código abierto y tecnologías que mejoran la privacidad, sitúa a Apheris en una posición privilegiada dentro de este mercado emergente. La inversión reciente de 8,25 millones de dólares en su ronda de financiación Serie A, liderada por OTB Ventures y eCAPITAL, subraya el potencial de esta innovadora solución.

Un Cambio Estratégico en el Enfoque de Apheris

Desde su fundación en 2019, Apheris ha evolucionado significativamente. Inicialmente, Röhm y Höh buscaban desarrollar un marco de aprendizaje federado que compitiera con enfoques de código abierto. Sin embargo, tras una exitosa ronda de financiación inicial en 2022, decidieron pivotar hacia el lado de los propietarios de datos, enfocándose en las industrias farmacéutica y de ciencias de la vida. Esta decisión ha demostrado ser fructífera, ya que la startup ha multiplicado su ingresos por cuatro desde el lanzamiento de su nuevo producto en el último trimestre de 2023.

La nueva ronda de financiación ha llevado el total recaudado por Apheris a 20,8 millones de dólares, lo que les permitirá contratar talento senior con experiencia en ciencias de la vida, especialmente en el ámbito comercial. Este enfoque estratégico refuerza la intención de Apheris de convertirse en un actor clave en la transformación digital del sector salud, ofreciendo soluciones que permitan un uso responsable y seguro de los datos.

La capacidad de Apheris para facilitar la colaboración entre instituciones sanitarias podría marcar un antes y un después en la investigación médica.

Aplicaciones Prácticas y Futuro de Apheris

Uno de los proyectos destacados de Apheris es su colaboración con el Consorcio de Biología Estructural AI (AISB), que incluye a empresas de renombre como AbbVie, Boehringer Ingelheim, Johnson & Johnson y Sanofi. Este consorcio se centra en el descubrimiento de fármacos impulsado por IA, y Apheris desempeña un papel crucial al proporcionar su puerta de enlace de computación que conecta los datos locales con los modelos de IA.

El enfoque de Apheris no es solo agnóstico a los casos de uso, sino que también está diseñado para añadir valor en situaciones donde la disponibilidad de datos públicos es limitada. Con el respaldo de las empresas farmacéuticas, la startup se ha propuesto centrarse en la predicción de complejos de proteínas, un área crítica para el desarrollo de nuevos tratamientos. La necesidad de desbloquear datos valiosos y diversos que actualmente permanecen inaccesibles es más urgente que nunca.

Röhm destaca que "sin abordar las preocupaciones de los propietarios de datos sobre la entrega de información a la IA, no creemos que se pueda realmente desbloquear el impacto de la IA". Este enfoque centrado en la privacidad y la seguridad de los datos es lo que distingue a Apheris de otras soluciones en el mercado, y es fundamental para construir la confianza necesaria entre las instituciones de salud y las empresas tecnológicas.

La Sinergia entre IA y Ciencias de la Vida

La intersección entre la IA y las ciencias de la vida es un terreno fértil para la innovación, pero también plantea desafíos éticos y prácticos. A medida que las tecnologías avanzan, es imperativo que se establezcan marcos claros para la gestión y el uso de datos. La computación federada representa una respuesta a estas preocupaciones, ofreciendo un método que respeta la privacidad de los pacientes mientras maximiza el potencial de la IA.

A medida que más instituciones se adhieran a este enfoque, es probable que veamos un aumento en la colaboración y el intercambio de datos en el ámbito de la salud. Esto podría llevar a descubrimientos más rápidos y eficaces en el desarrollo de tratamientos y medicamentos. Las startups como Apheris están en la vanguardia de esta revolución, ofreciendo soluciones que no solo cumplen con las normativas, sino que también fomentan un entorno de innovación.

La integración de tecnologías de privacidad como la encriptación homomórfica y la privacidad diferencial también podría ser fundamental en este proceso. Estas herramientas permiten realizar análisis de datos sin comprometer la información sensible, creando un entorno donde la IA puede prosperar sin violar la confianza de los pacientes.

El Impacto de la Computación Federada en la Investigación Médica

El futuro de la investigación médica está intrínsecamente ligado a la capacidad de utilizar datos de manera segura y eficiente. La computación federada podría ser la clave para desbloquear el acceso a datos valiosos que, de otro modo, permanecerían inexplorados. Al facilitar la colaboración entre diversas instituciones, Apheris y otras empresas que adopten este modelo pueden acelerar la investigación en áreas críticas como la genética, la farmacología y la epidemiología.

Este modelo de colaboración no solo beneficia a las empresas farmacéuticas, sino que también puede tener un impacto positivo en la salud pública. Al permitir que los investigadores accedan a datos en tiempo real, se pueden identificar patrones y tendencias que podrían ser cruciales para la prevención y tratamiento de enfermedades. A medida que el mundo continúa enfrentando desafíos de salud global, la capacidad de utilizar datos de manera efectiva y ética se vuelve más importante que nunca.

En resumen, la computación federada emerge como una solución viable para uno de los problemas más apremiantes en la intersección de la IA y la salud. Con startups como Apheris liderando el camino, el futuro parece prometedor. La combinación de tecnología innovadora y un enfoque centrado en la privacidad podría ser el catalizador necesario para desbloquear el potencial de los datos en el ámbito de las ciencias de la vida.