Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han transformado el campo del procesamiento del lenguaje natural, permitiendo a las máquinas entender y generar texto similar al humano con una notable precisión. Sin embargo, estos modelos, a pesar de sus impresionantes capacidades lingüísticas, están limitados por los datos con los que fueron entrenados. Su conocimiento es estático y confinante, lo que representa un desafío a la hora de abordar áreas en constante evolución como la salud.

La industria de la salud es un ámbito complejo y en constante cambio, con un vasto y creciente acervo de información. La investigación médica, las prácticas clínicas y las guías de tratamiento son actualizadas continuamente, lo que puede dejar rápidamente obsoletos a los LLM más avanzados. Además, los datos de los pacientes, que incluyen registros médicos electrónicos, informes diagnósticos e historiales médicos, son altamente personalizados y únicos para cada individuo. Por lo tanto, confiar únicamente en el conocimiento preentrenado de un LLM resulta insuficiente para ofrecer recomendaciones de salud precisas y personalizadas.

Las decisiones en el ámbito sanitario a menudo requieren la integración de información proveniente de múltiples fuentes, como literatura médica, bases de datos clínicas y registros de pacientes. La incapacidad de los LLMs para acceder y sintetizar datos de estas fuentes divergentes limita su potencial para proporcionar información integral y bien fundamentada en aplicaciones de salud.

Superar estos desafíos es fundamental para aprovechar al máximo los LLMs en el ámbito sanitario. Pacientes, proveedores de salud e investigadores necesitan agentes inteligentes que ofrezcan un apoyo actualizado, personalizado y consciente del contexto, sacando provecho del último conocimiento médico y de los datos individuales de los pacientes.

Una solución innovadora es la llamada «función de llamada de LLM», que permite a los modelos de lenguaje interactuar con funciones externas o APIs, facilitando el acceso y uso de fuentes de datos adicionales o capacidades computacionales más allá de su conocimiento preentrenado. Esto abre un abanico de posibilidades para el desarrollo de agentes de salud inteligentes.

Por ejemplo, el modelo Mistral en Amazon Bedrock, que incorpora la función de llamada de LLM, puede enfrentarse a estos desafíos y habilitar el desarrollo de agentes de salud inteligentes. Estos agentes pueden servir como asistentes que ayudan tanto a pacientes como a proveedores de salud y a investigadores. Pueden responder preguntas médicas, interpretar resultados de pruebas y ofrecer consejos de salud personalizados basados en la historia médica y condiciones actuales del paciente. Para los proveedores de salud, estos agentes pueden resumir registros de pacientes, sugerir posibles diagnósticos o planes de tratamiento y proporcionar actualizaciones sobre la investigación médica más reciente.

La función de llamada de LLM también permite realizar triage de pacientes, responder a preguntas médicas y ofrecer recomendaciones de tratamiento personalizadas. Así, los agentes pueden analizar síntomas, historias clínicas y factores de riesgo para ofrecer valoraciones iniciales o recomendaciones sobre qué tipo de atención buscar.

La integración de LLMs con fuentes de datos externas se realiza a través de una arquitectura que permite procesar entradas en lenguaje natural, invocar funciones externas y combinar resultados de múltiples fuentes para entregar respuestas completas al usuario. Este avance no solo promete mejorar la calidad de la atención médica, sino que también aborda preocupaciones sobre privacidad y seguridad de los datos, elementos cruciales en el sector salud.

Además, las medidas de seguridad y privacidad son esenciales en la sanidad debido a la naturaleza delicada de la información de salud personal. El cumplimiento de normativas como HIPAA y GDPR es fundamental para proteger la información de los pacientes. Las organizaciones de salud pueden aprovechar las herramientas y controles de seguridad proporcionados por Amazon Bedrock para garantizar la protección de los datos, implementar cifrado, controles de acceso y técnicas de anonimización.

Con el avance continuo de la tecnología y el aumento de la digitalización en la salud, la futura evolución de la llamada de función de LLM podría incluir capacidades de procesamiento del lenguaje natural más avanzadas, entendimiento de contexto mejorado y análisis de datos médicos en formatos multimodales. Este enfoque no solo representa un avance significativo en el ámbito sanitario, sino que también refuerza la manera en que se puede ofrecer atención médica más personalizada y efectiva.
vía: AWS machine learning blog