Inteligencia Artificial Generativa aplicada a la salud, las novedades de Google

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La IA generativa puede ayudar mucho en muchos sectores, pero uno podría pensar que en la salud no es el tipo de IA más utilizada. Cuando hablamos de salud parece que hablamos de imágenes, de radiografías, poco ChatGPT y sí modelos personalizados.

Pero las cosa son exactamente así. Google lo ha demostrado con una gran cantidad de proyectos de IA generativa en este sector. Aquí está la lista principal de los mismos:

  • Med-PaLM 2 y MedLM: Google lanzó hace poco Med-PaLM 2, un modelo de lenguaje grande específicamente afinado para la atención sanitaria. Basándose en este trabajo, se introdujo MedLM, una familia de modelos fundamentales para la atención sanitaria, accesible a través de la plataforma Vertex AI de Google Cloud. Estos modelos están destinados a apoyar una variedad de aplicaciones, como mejorar las transiciones de cuidado entre enfermeras y apoyar la documentación de los clínicos.
  • MedLM para Rayos X de tórax: Un modelo destinado a transformar los flujos de trabajo en radiología ayudando en la clasificación de radiografías de tórax, disponible para probadores de confianza en una vista previa experimental en Google Cloud. Este es un ejemplo de cómo Google está adaptando su IA generativa para abordar necesidades específicas dentro de la atención sanitaria, comenzando con diagnósticos críticos como las condiciones pulmonares y cardíacas.
  • Gemini para el uso médico: Google está investigando cómo una versión del modelo Gemini, afinado para el dominio médico, puede mejorar la capacidad de razonamiento avanzado, comprensión de grandes volúmenes de contexto y procesamiento de múltiples modalidades de datos. Este enfoque ha demostrado ser prometedor, logrando un rendimiento de vanguardia en exámenes de estilo USMLE y en el conjunto de datos de video MedVidQA.
  • Modelo para la Salud Personal de Fitbit: En colaboración con Google Research, Fitbit está desarrollando un modelo personalizado de salud que proporcionará entrenamiento y recomendaciones personalizadas a través de la aplicación móvil de Fitbit. Este modelo pretende ofrecer orientación basada en los objetivos de salud y fitness individuales, utilizando datos de dispositivos Fitbit y Pixel.
  • AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer): Un sistema de IA de investigación diseñado para razonamiento diagnóstico y conversaciones clínicas, basado en un modelo de lenguaje grande. AMIE se ha sometido a pruebas comparativas con clínicos reales en consultas simuladas, mostrando resultados prometedores en precisión diagnóstica, empatía y capacidad de explicación.

Como veis, desde la mejora de los flujos de trabajo clínicos y la asistencia en diagnósticos hasta el ofrecimiento de consejos personalizados de salud y bienestar a través de dispositivos wearablem Google no para, y el sector de la salud será uno de los principales beneficiados de esta «hiperactividad».

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