Profesional de laboratorio trabajando con sistemas digitales asistidos por IA

Inteligencia artificial para entornos de salud regulados

Instalamos modelos de IA en vuestra infraestructura o en servidores de la UE y los integramos en vuestros procesos con trazabilidad, supervisión humana y cumplimiento regulatorio.

Hablemos de vuestro caso de IA Ver un ejemplo

Dos servicios, un mismo principio

Los datos de salud no salen de donde deben estar, y cada resultado de la IA se puede explicar, revisar y auditar.

IA local: instalación, configuración y entrenamiento

Desplegamos modelos de pesos abiertos (open-weight) en vuestros servidores o en servidores dedicados en la UE. Los datos no salen de vuestro perímetro y no dependéis de un proveedor externo ni de licencias por uso.

Adaptamos el modelo a vuestro trabajo: lo conectamos a vuestra documentación (RAG) y, cuando aporta valor, lo entrenamos con ejemplos validados por vuestro equipo.

Selección del modelo según tarea e idioma
Dimensionamiento del servidor (GPU, memoria)
Servidor de inferencia con API interna
Búsqueda sobre vuestros documentos (RAG)
Ajuste fino (fine-tuning) con datos propios
Evaluación, validación y versionado

Capacidades avanzadas vía API

Incorporamos IA a las aplicaciones que ya usáis mediante API: contra vuestros modelos locales o contra modelos existentes de proveedores con alojamiento y tratamiento de datos en la UE.

Entre la aplicación y el modelo ponemos una capa de control que decide qué datos se envían, registra cada petición y garantiza que una persona valida antes de que el resultado tenga efecto.

La información sensible no sale hacia modelos externos. La IA propone y la persona decide: ninguna salida del modelo se aplica sin validación cuando afecta a datos clínicos o de calidad.

Integración en aplicaciones existentes
Modelos externos solo con datos no sensibles
Seudonimización antes de enviar datos
Registro de entrada, salida, modelo y usuario
Validación humana en cada decisión
Control de accesos y cifrado

Control de la información

La información sensible no se comparte con modelos de IA externos

Copiar datos de pacientes, resultados o documentación interna en una herramienta de IA pública equivale a entregarlos a un tercero. En salud y en entornos regulados, eso no es una opción.

El riesgo de los servicios de IA externos

Los datos salen de vuestra organización y pueden almacenarse en servidores fuera de la UE.
Según el servicio y la licencia, el proveedor puede conservar las conversaciones o usarlas para mejorar sus modelos.
Se pierde el control sobre quién accede a la información y durante cuánto tiempo.
Puede suponer un incumplimiento del RGPD, del secreto profesional o de los acuerdos de confidencialidad.
No queda registro interno de qué se envió, quién lo hizo ni qué respuesta se utilizó.

Nuestro enfoque: control y modelos locales

La información sensible se procesa con modelos locales, en vuestros servidores o en servidores dedicados en la UE: nunca sale de vuestro perímetro.
Los modelos locales actuales resuelven muy bien tareas como clasificar, extraer datos, codificar, resumir o buscar en documentos.
Si un caso concreto necesita un modelo externo, solo recibe datos no sensibles o seudonimizados, con tratamiento en la UE y garantía contractual de que no se usan para entrenar.
Una capa de control filtra lo que sale, bloquea lo que no debe salir y registra cada petición.
Una política de uso clara indica al equipo qué puede y qué no puede hacer con la IA.

Información que tratamos siempre en local

Datos de pacientes
Resultados clínicos y de laboratorio
Datos personales del personal
Fórmulas y procesos de fabricación
Documentación de calidad
Precios, contratos y ofertas

Los modelos locales permiten aprovechar la IA sin renunciar a la confidencialidad: el mismo tipo de ayuda, con los datos en casa y un coste previsible, sin pagar por uso.

Cómo instalamos una IA local

Un proyecto acotado, con entregables en cada fase y documentación pensada para una auditoría.

Caso de uso y riesgos
Tarea, datos implicados, nivel de riesgo y evaluación de impacto.
Elección del modelo
Tamaño, idioma, rendimiento y licencia compatible con uso profesional.
Infraestructura
Servidor propio o dedicado en la UE, con la red aislada.
Despliegue
Servidor de inferencia, API interna, SSO y registros.
Adaptación
RAG sobre vuestros documentos y entrenamiento con datos validados.
Validación y seguimiento
Pruebas, métricas, revisión periódica y control de cambios.

Qué hace falta para tener una IA local

Los elementos que dimensionamos y documentamos en cada instalación.

Hardware

Un servidor con GPU dimensionada al modelo. Para modelos pequeños o tareas de clasificación puede bastar CPU.

Modelo

Un modelo de pesos abiertos con licencia compatible con uso profesional, elegido por tarea e idioma.

Servidor de inferencia

El software que ejecuta el modelo y lo expone como una API interna, con colas y control de concurrencia.

Datos

Documentos y ejemplos de calidad, con permisos claros, para RAG o entrenamiento. Validados por vuestros expertos.

Seguridad

Red aislada, SSO, cifrado en tránsito y en reposo, y registro de cada petición.

Gobernanza

Responsables, procedimientos de uso, criterios de aceptación y control de cambios de cada versión del modelo.

Cumplimiento regulatorio desde el diseño

Servidores en la UE

Datos tratados y almacenados en la UE. Con IA local, sin salir de vuestra infraestructura.

Trazabilidad completa

Cada propuesta queda registrada con entrada, modelo, versión, salida, usuario y decisión final.

Supervisión humana

El profesional ve la justificación de cada propuesta y es quien valida.

RGPD y datos de salud

Minimización, seudonimización y evaluación de impacto cuando corresponde.

Reglamento europeo de IA

Clasificación del riesgo, transparencia y documentación técnica del sistema.

GxP y validación

Validación basada en riesgo y control de cambios del modelo, alineados con el Anexo 11 de las GMP.

Ejemplo

Codificación LOINC de pruebas de laboratorio, asistida por IA

Asignar el código LOINC correcto a cada prueba de un catálogo es un trabajo experto y repetitivo. La IA propone; el profesional decide.

Carga del catálogo
El laboratorio aporta el nombre local de cada prueba, la muestra, la técnica y las unidades del resultado.
Propuesta razonada
El modelo busca en la tabla LOINC y propone los códigos más adecuados, explicando qué ejes coinciden: componente, propiedad, sistema, escala y método.
Validación humana
El usuario revisa la información que se muestra y valida, corrige o descarta. Nada se codifica sin su confirmación.
Registro y mejora
Cada decisión queda registrada con usuario, fecha, modelo y versión. Los mapeos validados mejoran las propuestas siguientes.

Mapeo LOINCCatálogo del laboratorio › GLU-S

Prueba: Glucosa
Muestra: Suero
Técnica: Enzimática (hexoquinasa)
Unidades: mg/dL

Propuestas del modelo

2345-7Confianza 92 %
Glucose [Mass/volume] in Serum or Plasma
Coinciden componente, sistema (suero o plasma) y propiedad: masa/volumen, coherente con mg/dL.
2339-0Confianza 61 %
Glucose [Mass/volume] in Blood
Unidades coherentes, pero el sistema es sangre total y la muestra es suero.
14749-6Confianza 23 %
Glucose [Moles/volume] in Serum or Plasma
Sistema correcto, pero la propiedad es molar (mmol/L) y no encaja con mg/dL.

Validar 2345-7Elegir otro código

Registro: propuesta del modelo local v1.3, pendiente de validación por el usuario.

Pantalla de ejemplo con datos ficticios.

LOINC® es una marca registrada de Regenstrief Institute, Inc. El mismo patrón sirve para SNOMED CT, CIE-10 o catálogos internos.

Más ejemplos

Otros procesos en los que la IA propone y el usuario decide

El mismo patrón, con datos distintos: la IA hace el trabajo de búsqueda y comparación, y la persona experta valida con toda la información delante.

Laboratorios · Redes hospitalarias

Unificación de la codificación de pruebas entre varios sistemas

Tras una fusión o en una red de centros, cada sistema de laboratorio (LIS) usa sus propios códigos y nombres para la misma prueba. Sin un catálogo común no se pueden integrar resultados ni explotar los datos.

Datos de partida: Catálogos de cada sistema: código local, nombre, muestra, técnica, unidades y rangos de referencia.
Qué propone la IA: Agrupa las pruebas equivalentes entre sistemas, propone un catálogo maestro con su código LOINC y señala los conflictos: unidades distintas (mg/dL frente a mmol/L), muestras o técnicas que no coinciden.
Qué decide el usuario: Confirma o separa cada grupo, resuelve los conflictos y fija las conversiones de unidades.
Resultado: Catálogo maestro y tabla de equivalencias versionados, listos para la integración, la historia clínica y el análisis de datos.

Compras · Área comercial

Estimación de costes y generación de presupuestos

Preparar un presupuesto o una oferta obliga a cruzar el histórico de compras con precios de mercado. Hecho a mano, lleva horas y depende de quién lo prepare.

Datos de partida: Estados e histórico de compras, precios adjudicados en licitaciones públicas y precios de la competencia obtenidos de fuentes públicas (catálogos y tarifas publicados).
Qué propone la IA: Identifica productos equivalentes aunque tengan nombres distintos, estima el coste y un rango de precio de mercado y genera un borrador de presupuesto con el margen objetivo, indicando la fuente de cada cifra.
Qué decide el usuario: Ajusta partidas, márgenes y condiciones, y aprueba el presupuesto. Nada se envía sin su aprobación.
Resultado: Presupuestos más rápidos y coherentes, con cada precio justificado y un histórico de decisiones para afinar las siguientes ofertas.

¿Tenéis un proceso que la IA podría acelerar?

Codificación, clasificación de documentos, búsqueda en procedimientos o revisión de registros: analizamos vuestro caso y os decimos si tiene sentido y cómo hacerlo con garantías.

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