Ertas para Salud

The Challenge

Las organizaciones de salud se asientan sobre vastas cantidades de datos clínicos no estructurados — notas de médicos, resúmenes de alta, informes de radiología y comunicaciones con pacientes — sin embargo, extraer inteligencia accionable de estos datos sigue siendo dolorosamente difícil. Los modelos de lenguaje grandes genéricos alucinan terminología médica, malinterpretan abreviaturas clínicas y carecen de la comprensión matizada de las vías de enfermedad en las que los clínicos confían cada día.

El panorama regulatorio hace el problema aún más difícil. HIPAA, HITECH y las leyes de privacidad estatales emergentes imponen requisitos estrictos sobre cómo se almacena, procesa y transmite la información de salud protegida (PHI). Enviar datos de pacientes a endpoints de API de terceros es un punto de partida inviable para la mayoría de los equipos de cumplimiento, y la falta de opciones de inferencia on-premise o en nube privada de los principales proveedores de IA obliga a hospitales y empresas de tecnología de salud a un compromiso imposible entre innovación y cumplimiento.

The Solution

Ertas brinda a los equipos de salud un pipeline completo para construir modelos de IA específicos de dominio sin exponer PHI a API de terceros de propósito general. Con Ertas Studio, los ingenieros de NLP clínico pueden ajustar modelos fundacionales con datasets desidentificados usando adaptadores LoRA en la nube gestionada optimizada de Ertas, produciendo modelos ligeros que comprenden códigos ICD, conceptos SNOMED CT y abreviaciones clínicas con alta fidelidad. Ertas Vault asegura que todos los datos de entrenamiento estén cifrados en reposo y en tránsito, con políticas de retención configurables alineadas a tu postura de cumplimiento.

Una vez que un modelo está listo, puede desplegarse como un endpoint de inferencia privado en tu propia infraestructura — dentro de tu VPC, clúster on-premise o vía Ertas Cloud — con registro de auditoría y controles de acceso basados en roles. Los datos de inferencia permanecen dentro del perímetro de tu red, y Ertas Vault garantiza que los pesos del modelo y los registros se manejen según las políticas de privacidad de tu organización. El resultado es IA clínica de grado de producción que tu CISO y oficial de cumplimiento realmente pueden aprobar.

Key Features

Example Workflow

El equipo de informática clínica de un hospital exporta 50,000 informes de radiología desidentificados como un dataset JSONL y los sube a Ertas Vault, que automáticamente escanea en busca de PHI residual y señala cualquier registro que necesite depuración adicional. Una vez que el dataset está limpio, el equipo abre Ertas Studio, selecciona un modelo base BioMistral-7B de Hub y lanza una ejecución de fine-tuning con LoRA dirigida a la generación de impresiones radiológicas. Después de dos horas de entrenamiento en la nube gestionada de Ertas, el adaptador se fusiona y publica en un registro de modelos interno. El equipo entonces despliega el modelo en un servidor on-premise dentro de la red del hospital como un endpoint REST privado accesible solo desde la capa de integración del EHR. En una semana, los radiólogos están usando el modelo para redactar impresiones preliminares, reduciendo el tiempo de entrega de informes en un 40% — con toda la inferencia ejecutándose localmente para que los datos de pacientes nunca salgan de la red del hospital.