{"id":37492,"date":"2023-03-24T10:15:35","date_gmt":"2023-03-24T16:15:35","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=37492"},"modified":"2025-10-19T23:29:21","modified_gmt":"2025-10-20T05:29:21","slug":"conoce-los-ultimos-avances-de-google-en-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/conoce-los-ultimos-avances-de-google-en-ia\/","title":{"rendered":"Conoce los \u00faltimos avances de Google en IA"},"content":{"rendered":"
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Durante su evento The Check Up, Google comparti\u00f3 las actualizaciones m\u00e1s recientes acerca de modelos de lenguaje, inteligencia artificial (IA), cuidado materno, tratamiento de c\u00e1ncer y tamizaje de tuberculosis.<\/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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Durante los \u00faltimos a\u00f1os el equipo de Google Health ha investigado el uso de la IA para la atenci\u00f3n m\u00e9dica y c\u00f3mo puede ayudar a la detecci\u00f3n temprana de enfermedades y a ampliar el acceso a la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Durante el evento anual The Check Up, Google comparti\u00f3 actualizaciones sobre el progreso de sus proyectos de IA en salud.<\/p>

Actualmente Google se encuentra investigado sobre Med-PaLM 2<\/strong><\/a>, un modelo de lenguaje de gran escala o large language models<\/em> (LLM). Esta clase de herramientas de IA demuestran una gran capacidad para la comprensi\u00f3n y resoluci\u00f3n de problemas. No obstante Google explica que en el campo m\u00e9dico los modelos de LLM e IA requieren un alto enfoque en seguridad, equidad y protecci\u00f3n del bienestar de los pacientes.<\/p>

\u201cEl a\u00f1o pasado construimos Med-PaLM, una versi\u00f3n de PaLM ajustada para el dominio m\u00e9dico. Med-PaLM fue el primero en obtener una “puntuaci\u00f3n de aprobaci\u00f3n” (>60 %) en preguntas del estilo de las licencias m\u00e9dicas de EE. UU. Este modelo no solo respondi\u00f3 con precisi\u00f3n a preguntas abiertas y de opci\u00f3n m\u00faltiple, sino que tambi\u00e9n proporcion\u00f3 fundamentos y evalu\u00f3 sus propias respuestas\u201d, mencionaron Yossi Mat\u00edas, vicepresidente de Ingenier\u00eda e Investigaci\u00f3n de y Greg Corrado jefe de IA en Salud, en el blog de Google.<\/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, Google reconoce que, a pesar del progreso alcanzado recientemente, es necesario continuar desarrollando y trabajando en esta tecnolog\u00eda para que sea \u00fatil en entornos cl\u00ednicos o de atenci\u00f3n m\u00e9dica en el mundo real.<\/p>

Otro de los avances presentado por Google es referente a la ecograf\u00eda asistida por IA<\/strong>. El objetivo de Google es desarrollar tecnolog\u00eda que permita que los dispositivos de ultrasonido sean port\u00e1tiles y m\u00e1s asequibles. Para ello se encuentran desarrollando modelos de IA, que facilitan la interpretaci\u00f3n de im\u00e1genes de ultrasonido para identificar datos como la edad gestacional de un beb\u00e9 o la detecci\u00f3n temprana de c\u00e1ncer de mama.<\/p>

Asimismo, Google destac\u00f3 durante el evento su asociaci\u00f3n con Mayo Clinic, y c\u00f3mo la IA puede respaldar el proceso de radioterapia utilizado como tratamiento contra el c\u00e1ncer. La IA desarrollada por Google y Mayo Clinic ser\u00eda capaz de realizar un “contorno” para resaltar las \u00e1reas afectadas por el c\u00e1ncer y separarlas de los tejidos sanos cercanos que pueden da\u00f1arse por la radiaci\u00f3n.<\/p>

Finalmente, Google destaca los resultados logrados en el tamizaje de tuberculosos a trav\u00e9s de su modelo de IA, el cual ser\u00e1 implementada por Right to Care una organizaci\u00f3n sin fines de lucro con experiencia en cuidado de tuberculosis en \u00c1frica.<\/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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GOOGLE<\/strong><\/p>

https:\/\/blog.google\/technology\/health\/ai-llm-medpalm-research-thecheckup\/<\/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":"

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