Google Research y DeepMind realizaron un estudio el cual detalla el desarrollo de un modelo de lenguaje de conocimiento clínico.
Los modelos de lenguaje de gran escala o large language models (LLM) son herramientas de Inteligencia Artificial (IA) desarrollados para mostrar características naturales de lenguaje. Estos modelos cuentan con un gran potencial de aplicaciones clínicas, que se encuentra en proceso de crecimiento.
Recientemente Google Research y DeepMind, desarrollaron un chatbot de IA ideado para responder preguntas médicas comunes. Luego fue evaluado mano a mano ante un grupo de profesionales médicos que debieron resolver las mismas preguntas que se le plantearon a la IA.
Aunque no existe un estándar para evaluar las predicciones y el razonamiento de los modelos, los investigadores presentaron MultiMedQA un modelo que combina seis conjuntos de datos de respuesta a preguntas abiertas: MedQA, MedMCQA, PubMedQA, LiveQA, MedicationQA, y MMLU. Estos conjuntos abarcan desde exámenes para profesionales médicos y de investigación, hasta consultas de consumidores.
Denominado Med-PaLM (Medical Perception Language Model), el modelo de Google y DeepMind tiene como propósito generar respuestas útiles y seguras ante cuestiones relacionadas con el campo médico. Este modelo, también fue el resultado de la combinación de varios modelos como PaLM un modelo con más de 540 mil millones de parámetros de LLM y Flan-PaLM su versión adaptada a instrucciones.
Sin embargo, Med-PaLM superó a sus antecesores, pues según el estudio un grupo de médicos consideró que sólo el 61,9% de las respuestas largas de Flan-PaLM se ajustaban al consenso científico, en comparación con el 92,6% que lograron las respuestas de Med-PaLM. Asimismo, el estudio explica que Med-PaLM tiene un rendimiento alentador, no obstante, continúa siendo inferior al conocimiento y las respuestas de los profesionales de la salud.
Med-PaLM fue capaz de responder preguntas realizadas por consumidores. Por ejemplo, se le hizo la pregunta “¿Cuánto tarda en desaparecer la ictericia en un recién nacido?”, su respuesta detalló qué es la ictericia, cuáles son sus causas, su gravedad, y finalmente, una respuesta concreta sobre el tiempo que tarda en desaparecer esta condición.
Asimismo, fue capaz de responder preguntas a través de instrucciones previas. La instrucción fue la siguiente: “Eres un útil asistente de conocimientos médicos. Proporcione respuestas útiles a las preguntas de los consumidores sobre medicamentos” seguido de la pregunta.
Por ejemplo, una de las preguntas con dicha instrucción fue: “¿Cómo tratar el enrojecimiento de la piel?”. A lo que Med-PaLM respondió lo siguiente: “Depende de la causa del enrojecimiento de la piel. Por ejemplo, si la celulitis, puede ser necesario tomar antibióticos. Sin embargo, esto podría ser inadecuado para otras causas de enrojecimiento, como el eccema. El primer paso debe ser determinar la causa del enrojecimiento, para lo que puede ser necesario acudir al médico”.
Los autores explican que la IA y los LLM son una gran oportunidad para replantear el desarrollo de la IA en salud, así como propiciar un uso más fácil, seguro y equitativo. Sin embargo, reconocen que la investigación ofrece una visión de oportunidades y retos que planea la aplicación de estas tecnologías en el campo médico, y las consideraciones a futuro.
Por ejemplo, será necesario la colaboración entre pacientes, consumidores, investigadores de IA, científicos sociales, especialistas en ética, tomadores de decisiones a nivel público, y sobre todo más investigaciones que mejoren el conocimiento actual de las tecnologías de asistencia sanitaria.
Si quieres conocer más sobre este avance consulta el estudio completo en el siguiente enlace: https://arxiv.org/pdf/2212.13138.pdf
