2
energía
¿Qué es energía?
0 comentarios
Si bien AMIE ha demostrado capacidades de diagnóstico superiores en comparación con los médicos humanos, quedan dudas sobre la ética de su implementación.
En el ámbito de la innovación médica, Google ha presentado recientemente un avance innovador con su sistema de inteligencia artificial, el Explorador articulado de inteligencia médica (AMIE), lo que marca un paso significativo en la integración de la inteligencia artificial en la atención médica.
Este ambicioso esfuerzo busca agilizar los procesos de atención médica, ofreciendo a los profesionales médicos más tiempo para casos complejos y ampliando el acceso al diagnóstico a áreas desatendidas.
Con el debate en curso sobre la integración de la IA en las prácticas médicas, quedan dudas sobre el alcance del uso del sistema. Esto es particularmente pertinente durante su etapa de investigación, donde los ensayos en humanos juegan un papel vital en su desarrollo.
Objetivo del sistema
AMIE espera cerrar la brecha entre el diagnóstico y el tratamiento, para igualar o superar la precisión de los médicos humanos en dominios específicos. Este objetivo podría hacer que el trabajo de atención médica funcione mejor, dando a los médicos más tiempo para casos complicados y ampliando el acceso a los diagnósticos en áreas que carecen de servicios médicos suficientes.
Además, Google espera que su nuevo sistema alcance o incluso supere la precisión de los médicos humanos en el diagnóstico de diversas enfermedades. Esto podría lograrse mediante su acceso a un conjunto de datos masivo de registros médicos y su capacidad para analizar patrones complejos en los datos de los pacientes.
AMIE también está diseñada para ser empática y comprensiva en sus interacciones con los pacientes. Esto podría ayudar a crear una experiencia más positiva y cómoda, especialmente para aquellos que podrían estar ansiosos por ver a un médico.
Además, el sistema también tiene el potencial de proporcionar a los pacientes materiales y recursos educativos sobre su condición específica al instante, ayudándolos a comprender mejor su diagnóstico y opciones de tratamiento.
Mirando el panorama más amplio, la capacidad de AMIE para analizar cantidades infinitas de datos médicos podría conducir a nuevos conocimientos sobre las causas y la progresión de las enfermedades. Esto, a su vez, podría conducir al desarrollo de tratamientos nuevos y más eficaces.
Hoy, compartimos nuestra última preimpresión que presenta AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), un sistema de inteligencia artificial de investigación basado en modelos de lenguaje grande (LLM) para conversaciones y razonamiento médico de diagnóstico.🔗 https://t.co/7MiUI7IuU8 pic.twitter.com/kMJzFwKNFw
— IA de Google (@GoogleAI) Enero 12, 2024
La eficacia de Google AMIE
A probar el sistema, los investigadores utilizaron a 20 participantes como pacientes simulados. Cada persona recibió consultas en línea de AMIE y de 20 médicos certificados, pero no se les dijo si estaban interactuando con un médico humano o con la IA. Los pacientes pasaron por un total de 149 escenarios clínicos, tras los cuales cada uno revisó su experiencia personal.
Se contrató a varios especialistas para evaluar el rendimiento del sistema de Google y de los médicos. Los resultados revelaron que la AMIE realizó significativamente mejor en lo que respecta a la precisión diagnóstica.
En términos de calidad de la conversación, como cortesía, aclaración de la condición y el tratamiento, honestidad y expresión de atención y compromiso, el sistema también superó la capacidad de los médicos en 24 de 26 criterios.
Inicialmente, la base del modelo de lenguaje grande (LLM) utilizado se ajustó en función de los registros médicos electrónicos existentes y las conversaciones médicas que se habían transcrito previamente.
Para mejorar el entrenamiento del modelo, los investigadores ordenaron al LLM que simulara tanto la perspectiva de un individuo con una condición médica del paciente como la de un médico compasivo que busca comprender el historial médico de la persona y formular diagnósticos potenciales.
