Covent Garden, Reino Unido, 4 de agosto de 2026, Chainwire

FLock.io ha sido destacado por el programa MINDS del Foro Económico Mundial (WEF) por dos instituciones del NHS que utilizan su IA que preserva la privacidad para combatir enfermedades importantes. Ambas instituciones utilizan su plataforma de aprendizaje federado para entrenar modelos clínicos manteniendo una soberanía de datos del 100%.

Moorfields Eye Hospital y University College London Hospitals (UCLH) están utilizando FLock.io en dos casos de uso: detección de enfermedades oculares y gestión de la diabetes. El enfoque permite la colaboración sin compartir datos sensibles de pacientes, abordando un desafío que enfrentan industrias reguladas como la salud, donde las normativas de privacidad y los requisitos de seguridad pueden limitar la adopción de IA. Moorfields es uno de los centros más antiguos y grandes de tratamiento, enseñanza e investigación oftálmica en Europa, mientras que UCLH es un importante hospital docente afiliado a University College London.

El reconocimiento ubica el trabajo de FLock.io dentro del programa MINDS en su conjunto y de un ecosistema más amplio enfocado en escalar aplicaciones de IA del mundo real de alto impacto en colaboración con Accenture. La última cohorte de MINDS incluye organizaciones como Lenovo, Occidental, TCL Industries, Hisense Hitachi y KUKA.

Dos casos de uso de aprendizaje federado en el NHS con FLock.io

FLock.io está trabajando con investigadores del NHS de UCL y socios clínicos de UCLH en alertas de monitoreo de glucosa. El sistema proporciona a los médicos predicciones impulsadas por IA entrenadas localmente con datos de más de 400 pacientes. Permite el entrenamiento colaborativo entre socios en el Reino Unido, Europa, Estados Unidos y China, garantizando que los datos de los pacientes nunca salgan de la red segura del NHS, preservando una soberanía de datos del 100%. La capacidad de entrenar entre jurisdicciones es particularmente relevante dado que las transferencias transfronterizas de datos de salud enfrentan restricciones estrictas bajo marcos como el GDPR de la UE y regulaciones equivalentes en otras regiones.

Aproximadamente 14,000 usuarios finales, incluidos pacientes que utilizan aplicaciones de gestión de diabetes, usan la plataforma de FLock.io en el Reino Unido, el Sudeste Asiático y el Este de Asia. La siguiente fase, un ensayo real multicontinental de predicción de glucosa con 100 pacientes, está programado para comenzar este verano. FLock.io estima que la prevención impulsada por IA en el NHS podría generar más de £100 millones en ahorros anuales, basándose en una reducción del 1% en los más de £10 mil millones que actualmente se gastan en gestión de diabetes. La atención de la diabetes representa una de las mayores áreas individuales de gasto del NHS, y el servicio de salud ha estado explorando activamente herramientas digitales y de IA para gestionar costos y mejorar los resultados de los pacientes.

Con Moorfields Eye Hospital, FLock.io ha completado la investigación inicial para la detección federada de enfermedades oculares. El entrenamiento del modelo de IA utilizando los datos de imágenes del hospital está en curso. El proyecto está diseñado para abordar las limitaciones de escalabilidad que la IA centralizada tradicional no ha podido resolver y para permitir el entrenamiento multisitio entre instituciones del NHS sin requerir que compartan datos de imágenes sensibles externamente.

El objetivo a largo plazo es replicar estos modelos en instituciones adicionales del NHS. FLock.io indicó que el sistema de pagador único del NHS y su gobernanza de datos consistente lo convierten en un entorno ideal para demostrar el aprendizaje federado a escala antes de expandirse a otros mercados.

El aprendizaje federado permite el entrenamiento colaborativo de modelos de IA sin compartir datos crudos. Cada participante entrena el modelo de forma local y segura en instalaciones propias o en dispositivos periféricos. Solo se comparten las actualizaciones cifradas del modelo, que luego se agregan para mejorar el rendimiento, permitiendo inferencia en tiempo real.

El problema que FLock.io dice que busca resolver

FLock.io señaló que las normativas de privacidad de datos y las preocupaciones de seguridad restringen el uso de IA en industrias reguladas que manejan información sensible, incluidos hospitales, bancos y agencias gubernamentales. Como resultado, las organizaciones pueden evitar la adopción de IA o depender de modelos genéricos que carecen de precisión en el dominio o que introducen riesgos de cumplimiento.

La empresa indicó que los enfoques convencionales, incluido el entrenamiento de IA centralizada en la nube y el despliegue de modelos en instalaciones propias, normalmente requieren recursos computacionales sustanciales. También señaló que dichos métodos no pueden garantizar una protección robusta de la privacidad ni protección contra ataques de envenenamiento de modelos y fugas de datos, y pueden reducir la precisión del modelo.

Acerca de FLock.io

FLock.io se describe como una empresa de investigación e infraestructura de IA enfocada en soluciones de aprendizaje federado de nivel empresarial e IA distribuida que priorizan la privacidad de los datos. Su arquitectura descentralizada de aprendizaje federado y sus plataformas listas para producción — AI Arena, FL Alliance y FLock API Platform — están diseñadas para permitir a las organizaciones entrenar y desplegar modelos de IA personalizados en hardware local, manteniendo total privacidad de datos, propiedad del modelo y alineación regulatoria por diseño.

La empresa señaló que su combinación de aprendizaje federado y verificación basada en blockchain ofrece una mejora del 37% en la precisión del modelo, una reducción del 44% en el costo total de propiedad, menor riesgo de fugas de datos o ataques de envenenamiento de modelos, y un tiempo de despliegue 63% más corto. También indicó que el enfoque es más sostenible, con un 80% menos de energía de entrenamiento por actualización del modelo.

El gobierno de Sarawak, Malasia, también está completando actualmente un piloto de IA soberana con FLock.io, incluyendo el ámbito de la salud. FLock.io señaló que el piloto será posteriormente desplegado por socios hospitalarios en Estados Unidos, Europa y China, y establecerá un estándar para la colaboración transfronteriza de IA en salud en Asia-Pacífico y Europa.

Siga a FLock.io en LinkedIn y X, o envíe un correo electrónico al equipo a [email protected].