Ha llegado el momento de la especialización LLM y el sector sanitario no escapa a esta tendencia. Prueba de ello es la presentación de Meditron, un modelo “entrenado en fuentes de datos médicos de alta calidad y cuidadosamente seleccionados”, explica Meta en un blogEl LLM fue desarrollado conjuntamente por investigadores de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) y la Facultad de Medicina de Yale, y cuenta con el apoyo del Comité Internacional de la Cruz Roja (CICR). El LLM se basa en la plataforma Meta Llama2 y se ha perfeccionado con “aportes continuos de médicos y expertos en respuesta humanitaria”, según la firma estadounidense. Este LLM médico debería ayudar a los profesionales de la salud a “tomar decisiones clínicas y establecer diagnósticos”.

Índice
  1. Cerrando la brecha de la IA médica
  2. Éxito rápido y acceso gratuito
  3. Más allá de los puntos de referencia

Cerrando la brecha de la IA médica

“Los modelos básicos se han convertido en productos intelectuales y culturales modernos”, explicó Mary-Anne Hartley, profesora de Yale y codirectora del proyecto, en la entrada del blog. “Cuando se aplican al campo médico, tienen el potencial de ofrecer consejos y orientación que salvan vidas. Sin embargo, los entornos con recursos más limitados, que son los que más pueden beneficiarse, siguen siendo los menos representados”. Meditron está abordando este desafío de frente. Basada en Llama 2 de Meta, la suite está optimizada con un conjunto masivo de datos de información médica, que incluye pautas clínicas, revistas médicas y datos del mundo real de organizaciones humanitarias como el CICR. “El entrenamiento de esta IA garantiza que la información que proporciona Meditron sea coherente con las prácticas basadas en la evidencia y cumpla con los estándares profesionales”, continúa la entrada del blog.

“Meditron puede abordar necesidades críticas en diversos contextos, incluidos escenarios de emergencia que requieren una respuesta médica rápida y precisa, donde los cuidadores necesitan apoyo para diagnosticar y tratar a los pacientes en áreas desatendidas”, agregó Meta. “El modelo representa un avance significativo en la democratización del acceso a potentes herramientas de inteligencia artificial para la atención médica”, dijo Pradeepta Mishra, cofundador y arquitecto jefe de Data Safeguard, una empresa especializada en la protección de datos confidenciales. “El modelo de lenguaje entrenado con datos de texto generales se puede ajustar para tareas médicas específicas para brindar respuesta a preguntas médicas, documentación clínica o ayuda en el diagnóstico del paciente”.

Éxito rápido y acceso gratuito

Según Meta, Meditron se ha descargado más de 30.000 veces desde su lanzamiento y “llena un vacío de innovación significativo en entornos de atención médica con bajos recursos”. Sin embargo, los investigadores no han dejado de innovar y el Meditron LLM ya se ha actualizado con las últimas características de Llama 3. “Tras el lanzamiento de Meta Llama 3 la semana pasada, el equipo refinó el nuevo modelo 8B en 24 horas para ofrecer Llama-3[8B]-MeeditronV1.0, que supera a todos los modelos abiertos líderes en su clase de parámetros en puntos de referencia estándar como MedQA y MedMCQA”, afirma el blog.

“El acceso abierto es quizás el aspecto más importante de Meditron”, afirma Hartley. Todo el conjunto (datos, ponderaciones de modelos y documentación completa) está disponible de forma gratuita. Hartley espera que esto pueda “fomentar la innovación en entornos con recursos limitados para garantizar una mejor representación y crear un acceso equitativo al conocimiento médico”. Ella cree que “los entornos con bajos recursos no deberían verse obligados a 'reinventar la rueda' para garantizar que sus poblaciones y necesidades estén representadas en esta tecnología fundamental”.

Más allá de los puntos de referencia

Aunque Meditron actualmente lidera el grupo de programas de máster de código abierto para medicina basados ​​en parámetros estándar, los investigadores de estas universidades han reconocido que estos parámetros no necesariamente reflejan los desafíos clínicos del mundo real. “Para abordar este problema, los investigadores lanzaron la iniciativa Meditron MOOVE (Massive Online Open Validation and Evaluation), que invita a los profesionales de la salud de todo el mundo a evaluar el desempeño del modelo en escenarios del mundo real, particularmente en entornos de bajos recursos”, agrega la publicación del blog. “El hecho de que estos profesionales, con limitaciones de tiempo, se ofrezcan como voluntarios dentro de nuestra comunidad de código abierto para validar Meditron de forma independiente es un reconocimiento de su valor”, dijo Hartley.

Meta no es el único actor en el campo de los LLM médicos. Google ha presentado recientemente su modelo, llamado Med-PaLM. Basado en PaLM 2, ofrece responder a las preguntas de los profesionales de la salud o realizar una evaluación de los exámenes médicos.