Innovación en la Salud: Med-Gemini de Google AI
Introducción
¡La revolución en el campo de la medicina ha llegado de la mano de Google Research y DeepMind! Med-Gemini es la nueva joya de la corona, una serie de modelos de IA que prometen cambiar las reglas del juego en el mundo de la salud. ¿Quieres conocer más sobre esta emocionante innovación?
Google Research y el laboratorio de investigación de IA de Google, DeepMind, han detallado el impresionante alcance de Med-Gemini, una familia de modelos avanzados de IA especializados en medicina. Un gran avance en el diagnóstico clínico con un enorme potencial en el mundo real.
Una Apuesta por la Salud
Google no se detiene en su búsqueda de aplicar la inteligencia artificial al sector sanitario. Junto con DeepMind, han presentado Med-Gemini, una familia de modelos de inteligencia artificial diseñados específicamente para la medicina. Este avance promete transformar el diagnóstico clínico y brindar herramientas con un potencial sin precedentes en la vida real.
¿Qué Hace a Med-Gemini Tan Especial?
Los médicos tratan diariamente a multitud de pacientes, con necesidades que van desde simples hasta muy complejas. Para brindar una atención eficaz, deben estar familiarizados con el historial médico de cada paciente y mantenerse actualizados con los procedimientos y tratamientos más nuevos. Y luego está la importantísima relación médico-paciente, basada en la empatía, la confianza y la comunicación. Para que una IA se acerque a emular a un médico del mundo real, debe poder hacer todas estas cosas.
Med-Gemini es una evolución de los modelos Gemini originales de Google, diseñados para comprender y razonar a partir de grandes cantidades de datos. Se ha ajustado para integrar información médica relevante, desde síntomas del paciente hasta historial clínico y resultados de pruebas. ¡Incluso puede realizar búsquedas en la web para ampliar su conocimiento y mejorar la precisión de sus respuestas!
Rendimiento Excepcional
Med-Gemini tiene todas las ventajas de los modelos fundamentales de Gemini pero las ha perfeccionado. Los investigadores probaron estos ajustes centrados en la medicina e incluyeron sus resultados en un artículo. Hay mucho en el artículo de 58 páginas; pero intentaremos abordar las partes más impresionantes.
Capacidades de autoformación y búsqueda web
Llegar a un diagnóstico y formular un plan de tratamiento requiere que los médicos combinen su propio conocimiento médico con una gran cantidad de otra información relevante: síntomas del paciente, antecedentes médicos, quirúrgicos y sociales, resultados de laboratorio y de otras pruebas de investigación, y la respuesta del paciente a tratamiento previo. Los tratamientos acumulan una compejidad en el que los datos se actualizan y se introducen otros nuevos. Todas estas cosas influyen en el razonamiento clínico de un médico.
Por eso, con Med-Gemini, Google incluyó acceso a búsquedas basadas en web para permitir un razonamiento clínico más avanzado. Al igual que muchos modelos de lenguaje grande (LLM) centrados en la medicina, Med-Gemini se capacitó en MedQA, preguntas de opción múltiple representativas de las preguntas del examen de licencia médica de EE. UU. (USMLE) diseñadas para evaluar el conocimiento y el razonamiento médicos en diversos escenarios.
Este modelo de IA ha sido sometido a rigurosas pruebas y ha demostrado un rendimiento excepcional en 14 pruebas médicas de referencia. En diez de ellas ha establecido un nuevo estándar de excelencia. En la prueba MedQA (USMLE), Med-Gemini alcanzó una precisión del 91,1%, superando a su predecesor Med-PaLM 2, en un 4,5%. y a otros modelos de renombre.
Respecto a GPT-4
En siete puntos de referencia multimodales, incluido el desafío de imágenes del New England Journal of Medicine (NEJM) (imágenes de casos clínicos desafiantes a partir de los cuales se realiza un diagnóstico a partir de una lista de 10), Med-Gemini tuvo un mejor desempeño que GPT-4 por un margen relativo promedio. del 44,5%.
‘Si bien los resultados… son prometedores, se necesita más investigación significativa’, dijeron los investigadores. “Por ejemplo, no hemos considerado restringir los resultados de la búsqueda a fuentes médicas más autorizadas, ni hemos utilizado la recuperación de búsqueda multimodal ni hemos realizado análisis sobre la precisión y relevancia de los resultados de la búsqueda y la calidad de las citas. Además, queda por ver si a los LLM más pequeños también se les puede enseñar a utilizar la búsqueda web. Dejamos estas exploraciones para trabajos futuros”.
Recuperar información específica de extensos registros médicos electrónicos
Los registros médicos electrónicos (EHR) pueden ser largos, pero los médicos deben ser conscientes de lo que contienen. Para complicar las cosas, normalmente contienen similitudes textuales (“diabetes mellitus” versus “nefropatía diabética”), errores ortográficos, acrónimos (“Rx” versus “receta”) y sinónimos (“accidente cerebrovascular” versus “accidente cerebrovascular”). cosas que pueden representar un desafío para la IA.
Para probar la capacidad de Med-Gemini para comprender y razonar a partir de información médica de contexto prolongado, los investigadores ejecutaron la llamada ‘tarea de la aguja en un pajar’ utilizando una gran base de datos disponible públicamente, el Medical Information Mart for Intensive Care o MIMIC-III, que contiene datos de salud no identificados de pacientes ingresados en cuidados intensivos.
En comparación con el método SoTA, Med-Gemini tuvo un buen desempeño en la tarea de encontrar una aguja en un pajar. Obtuvo una puntuación de 0,77 en precisión en comparación con el método SoTA (0,85) y superó al método SoTA en recuperación: 0,76 frente a 0,73.
‘Quizás el aspecto más notable de Med-Gemini son las capacidades de procesamiento de contexto a largo plazo, porque abren nuevas fronteras de rendimiento y posibilidades de aplicación novedosas, antes inviables, para los sistemas médicos de IA’, dijeron los investigadores. ‘Esta tarea de recuperación de ‘aguja en un pajar’ refleja un desafío del mundo real que enfrentan los médicos y el rendimiento de Med-Gemini-M 1.5 demuestra su potencial para reducir significativamente la carga cognitiva y aumentar las capacidades de los médicos al extraer y analizar eficientemente información de grandes cantidades de datos de pacientes”.
Conversaciones con Med-Gemini
En una prueba de utilidad en el mundo real, un paciente usuario le preguntó a Med-Gemini sobre un bulto en la piel que le picaba. Después de solicitar una imagen, el modelo hizo las preguntas de seguimiento apropiadas y diagnosticó correctamente la rara lesión, recomendando al usuario lo que debía hacer a continuación.
También se pidió a Med-Gemini que interpretara una radiografía de tórax para un médico mientras esperaban el informe formal del radiólogo y que formulara una versión en inglés sencillo del informe que podría entregarse al paciente.
‘Las capacidades de conversación multimodal de Med-Gemini-M 1.5 son prometedoras dado que se logran sin ningún ajuste específico del diálogo médico’, dijeron los investigadores. ‘Estas capacidades permiten interacciones naturales y fluidas entre las personas, los médicos y los sistemas de inteligencia artificial’. Sin embargo, los investigadores reconocen que es necesario seguir trabajando.
‘Esta capacidad tiene un potencial significativo para aplicaciones útiles en el mundo real, incluida la asistencia a médicos y pacientes, pero, por supuesto, también implica riesgos muy importantes’, dijeron. ‘Si bien destacamos el potencial para futuras investigaciones en este dominio, no hemos evaluado rigurosamente las capacidades para la conversación clínica en este trabajo, como lo exploraron previamente otros en investigaciones dedicadas a la IA de diagnóstico conversacional’.
Una Mirada al Futuro
‘Los grandes modelos de lenguaje multimodal están marcando el comienzo de una nueva era de posibilidades para la salud y la medicina’, dijeron los investigadores. “Las capacidades demostradas por Gemini y Med-Gemini sugieren un importante salto adelante en la profundidad y amplitud de oportunidades para acelerar los descubrimientos biomédicos y ayudar en la prestación y las experiencias de atención médica.
Sin embargo, es fundamental que los avances en las capacidades de los modelos vayan acompañados de una atención meticulosa a la confiabilidad y seguridad de estos sistemas. Al priorizar ambos aspectos, podemos imaginar de manera responsable un futuro en el que las capacidades de los sistemas de IA sean aceleradores significativos y seguros tanto del progreso científico como de la atención en medicina”.
Herramientas Impulsadas por IA
Google ha apostado fuertemente por la salud, desarrollando tecnologías y colaborando para mejorar la atención médica. Recientemente, lanzaron un Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño para la Salud Personal, basado en los modelos Gemini. Este proyecto busca potenciar funciones relacionadas con el bienestar en la aplicación Fitbit.
El sector de la salud ha recibido un impulso con el lanzamiento de herramientas como Target and Lead Identification Suite, diseñada para predecir y comprender la estructura de proteínas en fármacos. Por otro lado, Multiomics Suite se enfoca en el análisis de datos genómicos masivos. ¡Google está marcando la pauta en la evolución de la medicina!
Conclusión
La integración de la inteligencia artificial en la medicina es un paso crucial en la evolución de la atención médica. Med-Gemini es solo el comienzo de un viaje emocionante hacia un futuro más saludable y tecnológicamente avanzado. ¡Prepárate para presenciar los avances que Google AI tiene reservados para el mundo de la salud!
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