1920x340_portal_alianza-GP_mayo_03

Y ahora… Med-Gemini

Y ahora…Med-Gemini
[favorite_button]
Comentar

La inteligencia artificial (IA) especialmente la Generativa (GenIA) ya no es una revolución, es el centro de este verano de la IA iniciado en el año 2022. Por supuesto la medicina no escapa a esta influencia, donde esta capacidad para procesar y sintetizar grandes cantidades de datos puede transformar la forma en que se diagnostican y tratan las enfermedades, especialmente los escenarios más complejos. Uno de los desarrollos más recientes en este campo es el modelo Med-Gemini, una innovación significativa de Google Research y Google DeepMind que demuestra el poder y la versatilidad de la IA en aplicaciones médicas.

El Med-Gemini es un modelo altamente avanzado, diseñado específicamente para entender y procesar datos médicos de múltiples modalidades, incluyendo texto, imágenes y datos longitudinales complejos. Lo que lo hace excepcionalmente poderoso es su capacidad para integrar y razonar sobre información clínica, algo que es fundamental en la medicina, donde cada paciente puede presentar un conjunto único de síntomas y datos clínicos. Esta arquitectura permite a la vez abordar en forma mecanicista a la biología de sistemas que tenemos en medicina, es decir permite acercar a la IA en forma mucho más natural que por pequeños fragmentos como lo hemos hecho tradicionalmente.

Fundamentos del Modelo Med-Gemini

Desarrollado sobre la base de los modelos Gemini anteriores, el Med-Gemini aprovecha las capacidades avanzadas de estos para realizar razonamientos de largo contexto y manejar eficazmente datos multimodales. Sin embargo, lo que realmente distingue al Med-Gemini es su enfoque en la medicina, logrado a través de un proceso de ajuste fino específico del dominio y la integración de nuevas codificaciones modales personalizadas como veremos más adelante.

El ajuste fino del modelo se lleva a cabo mediante una estrategia de auto-entrenamiento y búsqueda guiada por la incertidumbre, lo que permite al modelo no solo aprender de los ejemplos clínicos disponibles, sino también mejorar su rendimiento al incorporar resultados de búsquedas en la web durante el proceso de inferencia. Este enfoque no solo refina la capacidad del modelo para generar respuestas precisas y fiables, sino que también le permite adaptarse rápidamente a nuevas informaciones y modalidades médicas, un aspecto crucial dado el rápido avance de lo que llamamos evidencia científica.

El proceso de Ajuste Fino en Med-Gemini

La búsqueda guiada por incertidumbre es una innovación clave en el ajuste fino de Med-Gemini. Este método se centra en mejorar la capacidad del modelo para manejar la incertidumbre inherente a las consultas médicas, donde a menudo hay múltiples explicaciones posibles o información faltante que puede ser crucial para llegar a una conclusión diagnóstica correcta. El proceso desarrollado por Google para este ajuste es el siguiente:

900w-desktop-alianza-gp-mayo-01

Proceso de Búsqueda Guiada por Incertidumbre:

  1. Generación de Múltiples Rutas de Razonamiento: Cuando se presenta con una consulta, Med-Gemini genera múltiples “cadenas de pensamiento” (en IA llamamos a esto CoT), cada una representando una posible línea de razonamiento que podría llevar a una respuesta diferente.
  2. Evaluación de la Incertidumbre: El modelo evalúa la incertidumbre asociada con cada respuesta potencial utilizando medidas de entropía sobre la distribución de las respuestas generadas. La entropía alta indica una gran incertidumbre, sugiriendo que el modelo no tiene suficiente confianza en una respuesta única y precisa.
  3. Invocación de Búsqueda Basada en la Incertidumbre: Si la incertidumbre supera un umbral predefinido, el modelo activa un proceso de búsqueda. Esto implica formular y ejecutar consultas de búsqueda en la web para obtener información adicional que podría aclarar la incertidumbre o proporcionar datos faltantes.
  4. Integración de Resultados de Búsqueda en el Proceso de Razonamiento: Los resultados de la búsqueda se integran en el contexto del modelo, que luego reevalúa las respuestas potenciales en vista de la nueva información. Este paso puede repetirse varias veces hasta que la incertidumbre se reduzca a un nivel aceptable. En este punto sería interesante añadir en el futuro modelos de lógica difusa (fuzzy-logic) soportados por humanos expertos, como una evolución del entrenamiento reforzado con feed-back humano (RLHF) usado en los modelos GPT.

Las principales ventajas clínicas de la Búsqueda Guiada por Incertidumbre son:

  • Mejora de la Precisión Diagnóstica: Al reducir la incertidumbre y aumentar la confianza en las respuestas generadas, el modelo puede ofrecer diagnósticos y recomendaciones más precisos y confiables. Ojalá esto optimice las salidas de referencias bibliográficas que son bastante deficientes en los modelos actuales.
  • Adaptabilidad a Información Evolutiva: La medicina es un campo que evoluciona rápidamente. La capacidad de buscar y utilizar la información más actual permite que Med-Gemini se mantenga relevante y efectivo frente a los avances médicos que son de altísima velocidad en campos como la oncología.

Multimodalidad y Aplicaciones Médicas

El Med-Gemini brilla especialmente en su capacidad para entender y sintetizar información de múltiples fuentes. En pruebas médicas, el modelo ha demostrado capacidades superiores, superando incluso a expertos humanos en tareas como la generación de resúmenes de textos médicos y la creación de cartas de referencia médica. Además, el modelo ha establecido nuevos estándares de rendimiento en varios benchmarks médicos, manejando tareas que van desde la respuesta a preguntas sobre imágenes médicas hasta el análisis detallado de registros de salud electrónicos de largo contexto.

Uno de los desafíos más significativos en la medicina actual es la interpretación de datos clínicos complejos y heterogéneos. Aquí es donde la capacidad multimodal del Med-Gemini se vuelve invaluable. Mediante el uso de codificadores personalizados, el modelo puede ser ajustado para tratar específicamente con modalidades médicas que no están ampliamente representadas en los datos de entrenamiento, como ciertas imágenes médicas especializadas o señales biométricas complejas. Esto no solo mejora la precisión del modelo en estas áreas, sino que también facilita aplicaciones más amplias en diálogos médicos multimodales y en la educación médica.

Hacia un Futuro de Asistencia Médica Optimizada

El desarrollo y la implementación en los flujos de trabajo de la salud de modelos como Med-Gemini tienen el potencial de transformar radicalmente el panorama de la atención médica, proporcionando herramientas que pueden asistir a los médicos en el diagnóstico y tratamiento, así como en la gestión de la información clínica. Sin embargo, es crucial continuar con una evaluación rigurosa y considerar las implicaciones éticas de su aplicación, asegurando que complementen pero no reemplacen el juicio clínico humano. El sueño de lograr una verdadera Inteligencia Aumentada.

900w_desktop_oro_mayo_03

Temas relacionados

Compartir Noticia

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
1920x340-portal-alianza-gp-mayo-01
Noticias destacadas
Más Noticias

Escríbanos y uno de nuestros asesores le contactará pronto

Reciba atención inmediata mediante nuestros canales oficiales aquí:

Preinscríbete y recibe información ampliada
XIX Congreso Nacional de Salud

* Todos los campos son requeridos

Tu carrito de compras está vacío.

Volver a la tienda

¡Gracias por su información!

El formulario ha sido enviado exitosamente, por favor verifique su bandeja de correo electrónico, enviaremos información ampliada sobre el XIX Congreso Nacional de Salud.

Pronto uno de nuestros asesores te contactará.