Hoy se anunció un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial aplicada a la medicina. John Snow Labs ha puesto a disposición de los profesionales de la salud sus modelos de lenguaje grande (LLMs por sus siglas en inglés), Medical LLM – Small y Medical LLM – Medium, a través de Amazon SageMaker Jumpstart. Estos modelos están diseñados para optimizar la comprensión del lenguaje médico, específicamente en tareas como resumir encuentros clínicos y responder preguntas sobre notas clínicas o investigaciones biomédicas.
El uso de estos modelos por parte de médicos ofrece una herramienta avanzada para comprender rápidamente el recorrido médico de un paciente. Esto facilita la toma de decisiones informadas y oportunas a partir de extensos documentos médicos, mejorando así la eficiencia en el manejo de los casos clínicos y asegurando que no se pasen por alto detalles críticos, apoyando el cuidado óptimo de los pacientes y mejorando los resultados sanitarios.
En una evaluación ciega realizada por el equipo de investigación de John Snow Labs, el modelo Medical LLM – Small mostró un rendimiento superior al modelo GPT-4o en la tarea de resumir texto médico. Según los resultados, este modelo fue preferido por los médicos un 88% más para factualidad, 92% más para relevancia clínica, y un 68% más para concisión. Además, destacó en la tarea de responder preguntas sobre notas clínicas, siendo preferido un 44% más en concisión. En cuanto a preguntas sobre investigaciones biomédicas, las preferencias fueron incluso mayores: 175% más para factualidad, 300% para relevancia, y 356% para concisión. Cabe destacar que, a pesar de ser más pequeño en tamaño comparado con otros modelos competidores, el modelo pequeño de John Snow Labs demostró un rendimiento comparable en tareas abiertas de preguntas médicas.
Los Medical LLM están disponibles para ser desplegados en hardware convencional sin comprometer la precisión, lo cual es crucial para los profesionales médicos que necesiten procesar grandes volúmenes de notas de pacientes sin sobrecargar los presupuestos de computación. Ambos modelos ofrecen una ventana de contexto de 32,000 tokens, equivalente a unas 50 páginas de texto, lo que permite un análisis profundo de documentos extensos.
John Snow Labs se consolida así como un líder en el desarrollo de inteligencia artificial aplicada a la salud, promoviendo herramientas que no sólo optimizan los procesos clínicos, sino que también fomentan una medicina más efectiva y accesible. El futuro del procesamiento del lenguaje natural en medicina parece promisorio con estas innovaciones que no sólo buscan incrementar la eficiencia, sino también dotar de mayor control y precisión a los profesionales del sector sanitario.
vía: AWS machine learning blog
