Palantir Foundry for Health

Evaluación de la Arquitectura del Sistema Palantir Foundry for Health

A enero de 2026, Foundry for Health ha evolucionado hacia un Sistema Operativo Agentic impulsado por Palantir AIP. El principal diferenciador de la arquitectura es la Ontología Sanitaria, una capa semántica que mapea datos fragmentados de EHR, laboratorio e imágenes en 'Objetos' estandarizados (p. ej., Paciente, Procedimiento, Cama) 📑. Esta abstracción garantiza que los agentes basados en LLM en la capa AIP interactúen con datos gobernados y versionados a través de una estricta Capa Lógica, en lugar de esquemas no estructurados sin procesar 🧠.

Estructura de Datos Central y Ontología Semántica

El sistema mantiene un riguroso linaje de datos desde la ingesta hasta la acción, asegurando que cada decisión diagnóstica u operativa sea auditada.

• Interoperabilidad multimodal: Ingesta nativa de formatos HL7 FHIR R5, OMOP CDM y DICOM, utilizando versionado automatizado de pipelines para prevenir la deriva de datos 📑.
• Gobernanza y privacidad: Implementa 'Control de Acceso Basado en Propósito' (PBAC), donde el acceso a los datos se restringe automáticamente en función de la intención específica de la consulta, en lugar de roles de usuario estáticos 📑.
• Capa Lógica AIP: Los agentes ejecutan acciones mediante una biblioteca de Funciones—unidades de lógica predefinidas y deterministas que evitan alucinaciones de LLM al restringir la IA a límites operativos preestablecidos 📑.

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Escenarios Operativos

• Optimización de la Recuperación Electiva: Entrada: Listas de espera quirúrgicas (CSV) + Disponibilidad de personal (EHR) → Proceso: La lógica agentic de AIP cruza la gravedad del paciente con la capacidad de quirófano utilizando los objetos 'Cama' y 'Personal' de la Ontología → Salida: Programación semanal optimizada de quirófanos con borradores automatizados de notificaciones a pacientes 📑.
• Gestión de Escasez de Medicamentos Clínicos: Entrada: Niveles de inventario en tiempo real (ERP) + Tendencias de prescripción clínica (EHR) → Proceso: Modelo predictivo de cadena de suministro identifica riesgo de agotamiento en 14 días para agentes oncológicos críticos → Salida: Solicitud automatizada de compra y vías asistenciales alternativas sugeridas para pacientes afectados 📑.

Directrices de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Sobrecarga computacional de la Ontología: Evaluar el consumo de recursos al reindexar conjuntos de datos clínicos a gran escala (1B+ filas) en el modelo de objeto 'Paciente' 🧠.
• Restricciones funcionales de AIP: Revisar la biblioteca de 'Funciones' disponibles para garantizar que la capa agentic no pueda ejecutar acciones no deterministas en flujos de trabajo clínicos 📑.
• Latencia de sincronización en tiempo real: Las organizaciones deben validar el retraso de sincronización del motor 'Hermes' al propagar datos desde hospitales periféricos locales a un centro de mando regional centralizado 🌑.