Recientemente Google presentó sus últimos avances y esfuerzos en tecnología de IA generativa en salud.
El año pasado durante el evento Google Health’s Check Up, la compañía estadounidense presentó Med-PaLM 2, un modelo de lenguaje (LLM, en inglés), optimizado para la atención médica. Actualmente el modelo está disoluble a nivel global para consumidores y organizaciones asociadas que crean soluciones que apoyan a profesionales de la salud en tareas de enfermería o documentación, por ejemplo. Sin embargo, a finales del 2023, Google presentó MedLM, un modelo construido específicamente para tareas de salud y actualmente disponible a través de Google Cloud y la plataforma Vertex AI.
En este sentido, uno de los más recientes avances de Google es la introducción de MedLM para radiografías de tórax, lo cual tiene el potencial de transformar los flujos de trabajo de los radiólogos, ayudando a clasificar las imágenes para diversos casos. Además, las radiografías de tórax son clave para detectar condiciones en los pulmones y en el corazón. Esta tecnología está disponible para ciertos clientes de la compañía.
Google busca añadir modalidades similares para resultados de laboratorio, datos genómicos, contexto ambiental y más, con el propósito de lograr una imagen más completa para comprender la salud de los pacientes.
Por otra parte, Google también anunció que han realizado una serie de investigaciones sobre el perfeccionamiento de sus modelos para el ámbito médico. En este caso han estudiado cómo una versión de su LLM Gemini (antes Bard), optimizada para la salud, puede impulsar nuevas formas de razonamiento avanzado, comprensión y procesamiento de grandes volúmenes de datos y de múltiples modalidades.
Actualmente, alrededor del 30% del volumen de datos a nivel mundial proviene del sector salud y crece anualmente hasta 36%, esto incluye cantidades masivas de texto, imágenes, audio y video. De esta manera, los modelos de Gemini, son capaces de aplicarse a diversas pruebas clínicas como el US Medical Licensing Exam (USMLE), y responder preguntas sobre información genómica o radiografías de tórax.
No obstante, Google reconoce que este avance continúa en fase de investigación, a pesar del gran potencial de la IA generativa para asistir a las organizaciones de salud.
Por otra parte, Google Research se encuentra trabajando para construir un LLM que impuse características de salud personalizada y bienestar en la app de Fitbit. Este modelo busca entregar consejos y recomendaciones personalizadas para alcanzar sus metas en salud y actividad física. Por ejemplo, tras analizar patrones de sueño, el modelo entregaría recomendaciones sobre cómo cambiar la intensidad del ejercicio para que no altere la calidad del sueño. De igual forma, este modelo esta construido en Gemini y se han realizado varios estudios para validar sus resultados, antes de que esté disponible para los usuarios de Pixel y Fitbit.
