Uso de grandes modelos de lenguaje en medicina
La implementación de los Modelos del Lenguaje en el ámbito médico representa una evolución muy importante. Estos modelos prometen revolucionar la manera en la que se abordan diagnósticos, tratamientos y la interacción con los pacientes. Desde el preentrenamiento hasta el ajuste fino y el prompting, estas técnicas de inteligencia artificial están estableciendo nuevos estándares en la atención médica. Aun así, la aplicación de estos sistemas complejos viene acompañada de desafíos significativos, sobre todo en cuanto a los sesgos en los datos de entrenamiento, la privacidad y seguridad de los datos de los pacientes y la necesidad de respetar las regulaciones y estándares éticos. Por eso, es crucial que a medida que los LLMs vayan mejorando y transformándose en herramientas aún más eficaces, es importante mejorar también las normas que las regulan. Estas normas deben asegurar que los modelos funcionen bien en hospitales y clínicas, protegiendo al mismo tiempo la información privada de los pacientes. Además, es necesario que todos entiendan cómo trabajan estos sistemas y que se usen de manera justa. De este modo, podremos aprovechar al máximo los beneficios de estos modelos en la medicina, cuidando que se use la tecnología de forma segura y en beneficio de todos los pacientes.
Uso de grandes modelos de lenguaje en medicina
Como venimos viendo en el blog, en los últimos años, la Inteligencia Artificial ha transformado infinidad de ámbitos, ofreciendo soluciones innovadoras a problemas complejos y mejorando significativamente la eficiencia y la producción en muchas instituciones e industrias. Uno de los avances más notables se encuentra en el entorno del Procesamiento del Lenguaje Natural a través de los modelos de lenguaje. Estos algoritmos informáticos, capaces de entender, generar y traducir el lenguaje humano, han revolucionado el campo de la Inteligencia Artificial, especialmente en la generación de texto, abriendo nuevas fronteras en ámbitos como la medicina. En este sector, los modelos del lenguaje avanzados, como las familias Generative Pre-trained Transformer (GPT) y Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), entre otros, han propiciado avances notables que hasta hace pocos años eran impensables. Se utilizan para una amplia variedad de tareas, desde entender y generar informes médicos de manera automática hasta crear sistemas de consultas médicas online, permitiendo ofrecer tratamientos y diagnósticos más personalizados y ajustados a las necesidades y los problemas de cada paciente, mejorando la atención al cliente, optimizando procesos y facilitando descubrimientos médicos.
Principios de los Modelos de Lenguaje en Medicina
La integración de los modelos del lenguaje en la medicina ha mejorado significativamente la forma de abordar los problemas clínicos y de investigación. Gracias a estas técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial se ha podido comprender y generar lenguaje médico de manera mucho más efectiva. Los principios detrás de estas técnicas se componen de preentrenamiento, ajuste fino y prompting.
Preentrenamiento
El primer paso, el preentrenamiento, implica entrenar a los modelos con grandes conjuntos de datos. Dos modelos basados en BERT utilizados en este ámbito son PubMedBERT y ClinicalBERT, ambos entrenados en PubMed y MIMIC-III, respectivamente. Estos datos les permiten absorber conocimiento médico extenso desde registros de salud a conocimientos especializados.
Ajuste Fino (Finetuning)
Segundo, el ajuste fino o finetuning adapta estos modelos generales a necesidades médicas más específicas. Para ello, se usan métodos como el Ajuste Fino Supervisado (SFT) o la Adaptación de Bajo Rango (LoRA), una técnica de entrenamiento que reduce significativamente el número de parámetros entrenables.
Prompting
Por último, el prompting ayuda a encontrar la respuesta deseada. Técnicas como la Cadena de Pensamiento (CoT) y el uso de modelos como MedPaLM para el ajuste de prompts, ayudan a optimizar la capacidad del modelo para poder realizar instrucciones específicas. MedPaLM, específicamente, aplica métodos de prompting para mejorar su rendimiento en tareas médicas específicas. Permitiendo que el modelo general PaLM se especialice en tareas médicas complejas sin necesidad de entrenamiento adicional. MedPaLM, que se basa en el modelo general PaLM, mejora significativamente al proporcionarle ejemplos concretos, como pares de preguntas y respuestas médicas, permitiéndole aprender de estos ejemplos y responder con precisión a consultas médicas.
Aplicaciones Clínicas de los Modelos de Lenguaje en Medicina
La incorporación de los modelos del lenguaje en aplicaciones clínicas ayuda a mejorar infinidad de áreas, desde los diagnósticos médicos hasta el soporte de salud mental. A continuación, se detallan algunas aplicaciones relevantes de los modelos en distintos ámbitos médicos:
Diagnóstico Médico: muchos modelos del lenguaje utilizan arquitecturas basadas en grafos para mejorar la precisión diagnóstica. Sin embargo, no tienen la habilidad de analizar imágenes médicas directamente. Por eso, modelos de visión como ChatCAD se utilizan como complemento para interpretar imágenes y traducirlas a texto, ofreciendo diagnósticos más precisos.
Codificación de Códigos ICD: Los modelos del lenguaje son capaces de automatizar la asignación de códigos ICD (International Classification of Diseases), que son códigos internacionales para la clasificación de enfermedades. Modelos como PLM-ICD son un ejemplo que muestra cómo los LLMs son capaces de automatizar este proceso.
Robótica Médica: Aplicaciones en robótica médica, como en la planificación de rutas de robots asistenciales, muestran cómo los LLMs pueden mejorar la interacción humano-computadora en entornos clínicos.
Soporte de Salud Mental: los modelos del lenguaje también se pueden usar como chatbots. Actuando como asistentes conversacionales, pueden ayudar a los pacientes, ofreciendo una alternativa accesible y de bajo costo para el apoyo de la salud mental.
Consideraciones Éticas de los Modelos del Lenguaje en la Medicina
La aplicación de los modelos del lenguaje en la medicina plantea consideraciones éticas importantes. Los sesgos que sufren los conjuntos de entrenamiento con los que se entrenan los modelos son una preocupación principal, especialmente en ámbitos como la medicina donde se manejan informaciones tan sensibles. Estos sesgos pueden llevar a decisiones clínicas erróneas, afectando negativamente a los pacientes. Además, con estos datos tan sensibles, la privacidad y la seguridad de los datos de los pacientes es crucial. Es por eso que se necesitan controles estrictos para proteger datos delicados. También, aplicar estos modelos a la salud implica seguir normativas y principios éticos que garanticen la seguridad de los pacientes.
