IA privada en hospitales: guía práctica
Cómo desplegar IA en un hospital sin que los datos de los pacientes salgan de la institución: casos de uso, infraestructura y el camino para empezar.
Hablemos de tu proyectoPor qué la IA privada tiene sentido en un hospital
Un hospital maneja los datos más sensibles que existen: historiales clínicos, resultados de laboratorio, diagnósticos. Por eso enviarlos a una API en la nube de un proveedor externo suele ser una descartada directa. La alternativa es ejecutar los modelos de IA en tu propia infraestructura: los datos no salen del hospital, y la IA sigue trabajando.
- El dato no sale de la institución: transcripción, análisis y generación de textos ocurren dentro de la red del hospital.
- Compliance más simple: al no ceder el dato a un tercero, el mapa de riesgos y la base legal del tratamiento son más fáciles de sostener.
- Sin coste por uso: no pagas por token a un proveedor externo; el coste es la infraestructura, que es fija y tuya.
- Trazabilidad: cada uso queda registrado por equipo y caso, con registro de auditoría independiente.
Qué puede hacer la IA en un hospital
Estos son los casos de uso que más sentido tienen en un hospital y los que más nos piden. Todos funcionan con modelos abiertos sobre tu propio hardware.
Transcripción clínica privada
El profesional habla y el modelo transcribe en el propio entorno del hospital, sin que el audio ni el texto salgan del edificio. Es el mismo reconocedor de voz privado que puedes probar en tu navegador.
Agentes conectados a la historia clínica
Agentes que consultan la historia clínica, combinan información de varios sistemas y ejecutan acciones: generar resúmenes, redactar informes o preparar documentación para el alta, siempre dentro de los límites que marques.
Resumen y extracción de documentos
Extraer y estructurar información de informes clínicos, pruebas y notas de evolución para seguimientos, estudios o alertas, sin pasar el documento por un servicio externo.
Alertas y seguimiento
Detectar riesgos y seguir a pacientes en fases críticas —por ejemplo, el seguimiento post-operatorio de intervenciones quirúrgicas— con alertas generadas sobre tus propios datos.
Automatización administrativa
Informes, documentación, notificaciones y flujos entre sistemas: las tareas repetitivas que consumen tiempo de tu equipo, automatizadas sin mover información fuera.
La infraestructura, en números
No hace falta un data center. En un proyecto real basta con un servidor en tu red, dentro de la Unión Europea, corriendo modelos abiertos —por ejemplo Qwen 27B y variantes cuantizadas— con registro de uso independiente por equipo y cliente.
- Un servidor con una GPU de 16 GB de VRAM llega a 20–50 tokens/s con un modelo 27B: suficiente para transcripción, resumen y agentes. Es lo que entregamos en el caso de IA local para datos clínicos.
- Red segmentada y tráfico cifrado: la IA vive en un tramo de tu red, no en la de los clínicos.
- Monitorización activa y registro de auditoría por equipo y cliente.
- Nunca alojamos nada en nuestros servidores: la infraestructura es tuya y la elegimos contigo.
Cómo empezar: tres fases
El mismo camino que seguimos en todos los proyectos de IA privada.
Diagnóstico
Miramos qué IA usas hoy y qué datos maneja tu equipo. Entregamos una auditoría de usos y una hoja de ruta priorizada: qué casos de uso tienen sentido primero y con qué infraestructura.
Prueba
Probamos el sistema con tus propios casos en nuestro servidor de pruebas, sin compromiso todavía. Una prueba suele estar lista en dos o tres semanas.
Despliegue y mantenimiento
Instalamos la infraestructura en tu hardware, dentro de la UE, con un caso de uso en producción. La mantenemos mes a mes: actualizaciones, seguridad, soporte, formación de tu equipo y revisión de la normativa.
Preguntas frecuentes
¿Puedo seguir usando ChatGPT o Copilot en el hospital?
Para lo que no sea sensible, sí. Lo práctico es migrar primero los flujos con datos de pacientes a tu infraestructura propia y ampliar desde ahí, a tu ritmo.
¿Cuánto hardware necesito?
Para empezar con modelos 27B, un servidor con una GPU de 16 GB de VRAM es punto de partida razonable. Si no tienes hardware, el diagnóstico incluye dimensionar el servidor adecuado —lo instalas en tus oficinas, no en las nuestras. Hay una guía completa con los números del hardware.
¿Y si no tengo equipo de IA interno?
Por eso la fase de diagnóstico existe: dimensionamos la infraestructura mínima, elegimos el hardware y formamos a tu equipo para operar y auditar el sistema.
¿Quién actualiza los modelos?
La fase de mantenimiento mensual: actualizaciones de modelos y seguridad, soporte, revisión de la normativa y formación. No entregamos la infraestructura y desaparecemos.
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