{"id":36583,"date":"2023-01-11T10:56:01","date_gmt":"2023-01-11T16:56:01","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=36583"},"modified":"2025-10-20T00:01:31","modified_gmt":"2025-10-20T06:01:31","slug":"google-lanza-chatbot-medico-basado-en-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/google-lanza-chatbot-medico-basado-en-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Google lanza chatbot m\u00e9dico basado en Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"
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Google Research y DeepMind realizaron un estudio el cual detalla el desarrollo de un modelo de lenguaje de conocimiento cl\u00ednico.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Los modelos de lenguaje de gran escala o large language models<\/em> (LLM) son herramientas de Inteligencia Artificial (IA) desarrollados para mostrar caracter\u00edsticas naturales de lenguaje. Estos modelos cuentan con un gran potencial de aplicaciones cl\u00ednicas, que se encuentra en proceso de crecimiento.<\/p>

Recientemente Google Research y DeepMind, desarrollaron un chatbot de IA ideado para responder preguntas m\u00e9dicas comunes. Luego fue evaluado mano a mano ante un grupo de profesionales m\u00e9dicos que debieron resolver las mismas preguntas que se le plantearon a la IA.<\/p>

Aunque no existe un est\u00e1ndar 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 ex\u00e1menes para profesionales m\u00e9dicos y de investigaci\u00f3n, hasta consultas de consumidores.<\/p>

Denominado Med-PaLM (Medical Perception Language Model<\/em>), el modelo de Google y DeepMind tiene como prop\u00f3sito generar respuestas \u00fatiles y seguras ante cuestiones relacionadas con el campo m\u00e9dico. Este modelo, tambi\u00e9n fue el resultado de la combinaci\u00f3n de varios modelos como PaLM un modelo con m\u00e1s de 540 mil millones de par\u00e1metros de LLM y Flan-PaLM su versi\u00f3n adaptada a instrucciones.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Sin embargo, Med-PaLM super\u00f3 a sus antecesores, pues seg\u00fan el estudio un grupo de m\u00e9dicos consider\u00f3 que s\u00f3lo el 61,9% de las respuestas largas de Flan-PaLM se ajustaban al consenso cient\u00edfico, en comparaci\u00f3n con el 92,6% que lograron las respuestas de Med-PaLM. Asimismo, el estudio explica que Med-PaLM tiene un rendimiento alentador, no obstante, contin\u00faa siendo inferior al conocimiento y las respuestas de los profesionales de la salud.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Med-PaLM fue capaz de responder preguntas realizadas por consumidores. Por ejemplo, se le hizo la pregunta \u201c\u00bfCu\u00e1nto tarda en desaparecer la ictericia en un reci\u00e9n nacido?\u201d, su respuesta detall\u00f3 qu\u00e9 es la ictericia, cu\u00e1les son sus causas, su gravedad, y finalmente, una respuesta concreta sobre el tiempo que tarda en desaparecer esta condici\u00f3n.<\/p>

Asimismo, fue capaz de responder preguntas a trav\u00e9s de instrucciones previas. La instrucci\u00f3n fue la siguiente: \u201cEres un \u00fatil asistente de conocimientos m\u00e9dicos. Proporcione respuestas \u00fatiles a las preguntas de los consumidores sobre medicamentos\u201d seguido de la pregunta.<\/p>

Por ejemplo, una de las preguntas con dicha instrucci\u00f3n fue: \u201c\u00bfC\u00f3mo tratar el enrojecimiento de la piel?\u201d. A lo que Med-PaLM respondi\u00f3 lo siguiente: \u201cDepende de la causa del enrojecimiento de la piel. Por ejemplo, si la celulitis, puede ser necesario tomar antibi\u00f3ticos. Sin embargo, esto podr\u00eda 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 m\u00e9dico\u201d.<\/p>

Los autores explican que la IA y los LLM son una gran oportunidad para replantear el desarrollo de la IA en salud, as\u00ed como propiciar un uso m\u00e1s f\u00e1cil, seguro y equitativo.\u00a0 Sin embargo, reconocen que la investigaci\u00f3n ofrece una visi\u00f3n de oportunidades y retos que planea la aplicaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en el campo m\u00e9dico, y las consideraciones a futuro.<\/p>

Por ejemplo, ser\u00e1 necesario la colaboraci\u00f3n entre pacientes, consumidores, investigadores de IA, cient\u00edficos sociales, especialistas en \u00e9tica, tomadores de decisiones a nivel p\u00fablico, y sobre todo m\u00e1s investigaciones que mejoren el conocimiento actual de las tecnolog\u00edas de asistencia sanitaria.<\/p>

Si quieres conocer m\u00e1s sobre este avance consulta el estudio completo en el siguiente enlace: https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2212.13138.pdf<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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ARVIC<\/strong><\/p>

https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2212.13138.pdf<\/a><\/p>

INTERESTING GENGINEERING <\/strong><\/p>

https:\/\/interestingengineering.com\/innovation\/google-deepmind-medpalm-language-model<\/a><\/p>

SOTFSONIC<\/strong><\/p>

https:\/\/en.softonic.com\/articles\/googles-ai-chatbot-revolutionize-medical-industry<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Google Research y DeepMind realizaron un estudio el cual detalla el desarrollo de un modelo de lenguaje de conocimiento cl\u00ednico. Los modelos de lenguaje de gran escala o large language models (LLM) son herramientas de Inteligencia Artificial (IA) desarrollados para mostrar caracter\u00edsticas naturales de lenguaje. Estos modelos cuentan con un gran potencial de aplicaciones cl\u00ednicas, que se encuentra en proceso de crecimiento. Recientemente Google Research y DeepMind, desarrollaron un chatbot de IA ideado para responder preguntas m\u00e9dicas comunes. Luego fue evaluado mano a mano ante un grupo de profesionales m\u00e9dicos que debieron resolver las mismas preguntas que se le plantearon a la IA. Aunque no existe un est\u00e1ndar 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 ex\u00e1menes para profesionales m\u00e9dicos y de investigaci\u00f3n, hasta consultas de consumidores. Denominado Med-PaLM (Medical Perception Language Model), el modelo de Google y DeepMind tiene como prop\u00f3sito generar respuestas \u00fatiles y seguras ante cuestiones relacionadas con el campo m\u00e9dico. Este modelo, tambi\u00e9n fue el resultado de la combinaci\u00f3n de varios modelos como PaLM un modelo con m\u00e1s de 540 mil millones de par\u00e1metros de LLM y Flan-PaLM su versi\u00f3n adaptada a instrucciones. Sin embargo, Med-PaLM super\u00f3 a sus antecesores, pues seg\u00fan el estudio un grupo de m\u00e9dicos consider\u00f3 que s\u00f3lo el 61,9% de las respuestas largas de Flan-PaLM se ajustaban al consenso cient\u00edfico, en comparaci\u00f3n con el 92,6% que lograron las respuestas de Med-PaLM. Asimismo, el estudio explica que Med-PaLM tiene un rendimiento alentador, no obstante, contin\u00faa 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 \u201c\u00bfCu\u00e1nto tarda en desaparecer la ictericia en un reci\u00e9n nacido?\u201d, su respuesta detall\u00f3 qu\u00e9 es la ictericia, cu\u00e1les son sus causas, su gravedad, y finalmente, una respuesta concreta sobre el tiempo que tarda en desaparecer esta condici\u00f3n. Asimismo, fue capaz de responder preguntas a trav\u00e9s de instrucciones previas. La instrucci\u00f3n fue la siguiente: \u201cEres un \u00fatil asistente de conocimientos m\u00e9dicos. Proporcione respuestas \u00fatiles a las preguntas de los consumidores sobre medicamentos\u201d seguido de la pregunta. Por ejemplo, una de las preguntas con dicha instrucci\u00f3n fue: \u201c\u00bfC\u00f3mo tratar el enrojecimiento de la piel?\u201d. A lo que Med-PaLM respondi\u00f3 lo siguiente: \u201cDepende de la causa del enrojecimiento de la piel. Por ejemplo, si la celulitis, puede ser necesario tomar antibi\u00f3ticos. Sin embargo, esto podr\u00eda 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 m\u00e9dico\u201d. Los autores explican que la IA y los LLM son una gran oportunidad para replantear el desarrollo de la IA en salud, as\u00ed como propiciar un uso m\u00e1s f\u00e1cil, seguro y equitativo.  Sin embargo, reconocen que la investigaci\u00f3n ofrece una visi\u00f3n de oportunidades y retos que planea la aplicaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en el campo m\u00e9dico, y las consideraciones a futuro. 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Si quieres conocer m\u00e1s sobre este avance consulta el estudio completo en el siguiente enlace: https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2212.13138.pdf BIBLIOGRAF\u00cdA ARVIC https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2212.13138.pdf INTERESTING GENGINEERING https:\/\/interestingengineering.com\/innovation\/google-deepmind-medpalm-language-model SOTFSONIC https:\/\/en.softonic.com\/articles\/googles-ai-chatbot-revolutionize-medical-industry<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":36585,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-36583","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36583","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36583"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36583\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36585"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36583"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36583"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36583"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}