Google trabaja en Med-PaLM, un nuevo chat de IA específico para profesionales médicos

Cada vez hay más noticias sobre el avance en los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés), como es el caso del conocido Chat GPT. Se trata de herramientas de IA que demuestran capacidades en la comprensión y generación de idiomas. Los mismos han abierto nuevas formas de usar la IA para resolver problemas del mundo real.  También en el ámbito de la salud, donde pueden aportar. Se espera que este tipo de tecnología pueda ayudar en  la asistencia en la toma de decisiones clínicas, se utilice como una herramienta educativa para estudiantes de Medicina y profesionales de la salud; que pueda proporcionar información y soporte a los pacientes; y que permita analizar grandes conjuntos de datos médicos, lo que puede ser útil para identificar patrones y tendencias en la salud y la enfermedad. Pero para ello, uno de los problemas es que estas aplicaciones necesitan tener el máximo enfoque en la seguridad, la equidad y el sesgo para proteger el bienestar del paciente.  No obstante, ya ha habido algunos problemas a la hora de que profesionales médicos compartan datos en estas herramientas que puedan comprometer la seguridad de los mismos. De esta forma, Google anunciaba recientemente que para trabajar en el desarrollo de herramientas de IA que puedan recuperar conocimiento médico, responder preguntas médicas con precisión y proporcionar razonamiento, han invertido en investigación médica LLM. Así, el año pasado construían Med-PaLM , una versión de PaLM ajustada para el dominio médico.

El futuro de Med-PaLM

Tal y como informan desde Google, Med-PaLM fue el primero en obtener una “puntuación de aprobación” en preguntas del estilo de las licencias médicas de EE. UU. Este modelo no solo respondió con precisión a preguntas abiertas y de opción múltiple, sino que también proporcionó fundamentos y evaluó sus propias respuestas. Actualmente trabajan en la versión, Med-PaLM 2, para que la que ha realizado con un nivel de médico “experto” preguntas de exámenes médicos, con una puntuación del 85 por ciento. Esta es una mejora del 18 por ciento con respecto al rendimiento anterior de Med-PaLM, superando además a otros modelos de IA similares. Cabe destacar que todavía queda mucho trabajo por hacer para garantizar que esta tecnología pueda funcionar en entornos del mundo real. Así, estos modelos se probaron con 14 criterios, incluidos la factibilidad científica, la precisión, el consenso médico, el razonamiento, el sesgo y el daño. Además, fueron evaluados por médicos y no médicos de una variedad de antecedentes y países. A través de esta evaluación, se encontraron brechas significativas a la hora de responder preguntas médicas y cumplir con los estándares de excelencia. Por ello, por el momento se trabaja con investigadores y la comunidad médica mundial para cerrar estas brechas y comprender cómo esta tecnología puede ayudar a mejorar la prestación de servicios de salud.