Google Med PaLM: Al fin una herramienta orientada a salud con IA

¿Qué es Google Med PaLM? 

Google Med-PaLM 2 es un modelo de lenguaje grande (LLM) que se ha entrenado en un conjunto de datos masivo de texto y código médico. Puede responder preguntas, generar texto, traducir idiomas y escribir diferentes tipos de contenido. Med-PaLM 2 aún está en desarrollo , pero ya ha aprendido a realizar muchos tipos de tareas, que incluyen:

• Responder preguntas sobre temas médicos.
• Generación de informes médicos.
• Traducir textos médicos.

• Escribir diferentes tipos de contenido creativo, como poemas, códigos, guiones, piezas musicales, correos electrónicos y cartas.

Med-PaLM 2 es una poderosa herramienta que se puede utilizar para mejorar la eficiencia y la precisión de la atención médica.

Beneficios de usar Med-PaLM 2 en la industria de la salud

Estos son algunos de los beneficios de usar Med-PaLM 2:

Precisión mejorada de los diagnósticos

Con su capacidad para acceder y procesar una gran cantidad de información médica, Med-PaLM 2 puede ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más precisos. Esto puede conducir a una detección y tratamiento más tempranos de enfermedades, lo que puede mejorar los resultados de los pacientes y salvar vidas.

Eficiencia incrementada

Al automatizar muchas de las tareas que actualmente realizan los médicos, como la investigación y la redacción de informes , Med-PaLM 2 puede liberar el tiempo de los médicos para que puedan concentrarse en brindar atención a los pacientes. Esto puede conducir a tiempos de espera más cortos para los pacientes y una mayor satisfacción del paciente.

Comunicacion mejorada

Al proporcionar a los pacientes más información sobre su condición y opciones de tratamiento, Med-PaLM 2 puede ayudar a los médicos a comunicarse de manera más efectiva con los pacientes. Esto puede ayudar a los pacientes a comprender mejor su atención y tomar decisiones informadas sobre su tratamiento.

Costos reducidos

Al automatizar las tareas y mejorar la eficiencia de la atención médica, Med-PaLM 2 puede ayudar a reducir el costo de la atención médica. Esto puede reducir los costos de atención médica para los pacientes, los empleadores y el gobierno.

Med-PaLM 2 logra un rendimiento de nivel experto en USMLE

Los avances en el cuidado de la salud cambian el mundo y brindan esperanza a la humanidad a través del rigor científico, el conocimiento humano y la compasión. Creemos que la IA puede contribuir a esto, con una colaboración reflexiva entre investigadores, organizaciones de atención médica y el ecosistema más amplio.

Hoy, compartimos avances emocionantes en estas iniciativas, con el anuncio de acceso limitado al modelo médico de lenguaje grande de Google, o LLM, llamado Med-PaLM 2 . Estará disponible en las próximas semanas para un grupo selecto de clientes de Google Cloud para pruebas limitadas, para explorar casos de uso y compartir comentarios mientras investigamos formas seguras, responsables y significativas de usar esta tecnología.

Med-PaLM 2 aprovecha el poder de los LLM de Google, alineados con el dominio médico para responder preguntas médicas de manera más precisa y segura. Como resultado, Med-PaLM 2 fue el primer LLM que se desempeñó a nivel de examinador «experto» en el conjunto de datos MedQA de preguntas del estilo del Examen de Licencias Médicas de EE. UU. (USMLE), alcanzando una precisión superior al 85%, y fue primer sistema de IA en alcanzar una puntuación de aprobación en el conjunto de datos MedMCQA que comprende preguntas de exámenes médicos indios AIIMS y NEET, con una puntuación del 72,3 %.

Los LLM adaptados a la industria como Med-PaLM 2 son parte de una familia floreciente de tecnologías de IA generativa que tienen el potencial de mejorar significativamente las experiencias de atención médica. Estamos ansiosos por trabajar con nuestros clientes para comprender cómo se puede usar Med-PaLM 2 para facilitar discusiones ricas e informativas, responder preguntas médicas complejas y encontrar información en textos médicos complicados y no estructurados. También podrían explorar su utilidad para ayudar a redactar respuestas breves y largas y resumir la documentación y los conocimientos de conjuntos de datos internos y cuerpos de conocimiento científico.

Se ha demostrado que Google Palm Med 2 es muy preciso al responder preguntas del Examen de Licencias Médicas de los Estados Unidos (USMLE) . El USMLE es un proceso de examen de tres pasos diseñado para evaluar el conocimiento y las habilidades de los estudiantes y graduados de medicina en los Estados Unidos. Es un requisito para obtener una licencia médica para ejercer la medicina en los Estados Unidos.

En un estudio reciente, Med-PaLM 2 logró una precisión del 85,4 % en las preguntas del USMLE , que es comparable al nivel de un examinador experto. Esto convierte a Med-PaLM 2 en el primer sistema de IA en lograr un rendimiento de nivel experto en preguntas de USMLE.

La alta precisión de Med-PaLM 2 en las preguntas del USMLE es un logro significativo. Demuestra que la IA tiene el potencial de ser una herramienta valiosa para estudiantes de medicina y médicos. Esta herramienta disruptiva aún está en desarrollo, pero tiene el potencial de revolucionar la forma en que se brinda la atención médica.

Desafíos éticos de Google Med Palm 2

Aunque Google Med PaLM 2 tiene un gran potencial, no debemos dejar de pensar en las consideraciones éticas respecto a su práctica médica. Estos son algunos de los desafíos éticos críticos asociados con Google Med Palm 2:

Privacidad y seguridad de datos:

Google Med Palm 2 recopila y procesa una gran cantidad de datos médicos confidenciales de los pacientes. Garantizar la privacidad y la seguridad de estos datos es primordial. Es crucial contar con medidas de seguridad sólidas para proteger contra el acceso no autorizado, las infracciones y el uso indebido de la información de salud personal.

Consentimiento informado y transparencia:

Al utilizar Google Med Palm 2, es fundamental obtener el consentimiento informado de los pacientes con respecto a la recopilación, el almacenamiento y el uso de sus datos médicos. Es necesaria una comunicación clara y transparente sobre cómo funciona la tecnología, sus beneficios potenciales y cualquier riesgo potencial para mantener la confianza y garantizar que los pacientes comprendan completamente lo que están aceptando.

Sesgo y discriminación:

Las tecnologías de IA como Google Med Palm 2 son tan imparciales como los datos en los que se entrenan. Si los datos de entrenamiento utilizados para desarrollar los algoritmos están sesgados, pueden perpetuar las disparidades existentes en la atención médica y conducir a resultados discriminatorios. Es esencial abordar y mitigar los sesgos en los algoritmos para garantizar una prestación de atención médica equitativa y justa .

Acceso y equidad:

Si bien la tecnología tiene el potencial de mejorar el diagnóstico y el tratamiento médico, puede exacerbar las disparidades si no es accesible para todas las comunidades , en particular aquellas con recursos limitados o en áreas desatendidas. Garantizar el acceso equitativo a la tecnología y abordar las disparidades en la prestación de atención médica es crucial.

Aplicaciones potenciales de Google Med Palm 2

Google Med Palm 2 es prometedor para varias aplicaciones dentro de la industria de la salud. Aprovechando sus capacidades avanzadas, aquí hay algunas aplicaciones potenciales que podrían tener un impacto significativo en las prácticas médicas:

1. Análisis de imágenes médicas:

Google Med Palm 2 podría utilizarse para ayudar a los radiólogos y otros profesionales de la salud a analizar imágenes médicas como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. La capacidad de la tecnología para detectar patrones y anomalías podría mejorar la precisión, acelerar el diagnóstico y apoyar la detección temprana de enfermedades.

2. Diagnóstico y predicción de enfermedades:

Al analizar grandes cantidades de datos de pacientes, incluidos registros médicos, información genética y factores de estilo de vida, Google Med Palm 2 podría ayudar a diagnosticar enfermedades y predecir su progresión. Esto podría conducir a intervenciones más tempranas y planes de tratamiento más personalizados.

3. Medicina de precisión:

Con su capacidad para procesar grandes conjuntos de datos e identificar patrones, Google Med Palm 2 podría contribuir al campo de la medicina de precisión. Al considerar la composición genética, el historial médico y otros datos relevantes únicos de un individuo, la tecnología podría ayudar a los profesionales de la salud a personalizar tratamientos y terapias para pacientes específicos, optimizar los resultados y minimizar los efectos adversos.

4. Monitoreo remoto de pacientes:

Google Med Palm 2 podría facilitar el monitoreo remoto de pacientes mediante el análisis de datos de dispositivos portátiles, como relojes inteligentes o rastreadores de actividad física. Esto podría permitir el monitoreo en tiempo real de los signos vitales, la detección temprana de anomalías y la intervención proactiva, mejorando la atención al paciente y reduciendo la necesidad de visitas frecuentes al hospital.

5. Investigación médica y desarrollo de fármacos:

La gran cantidad de datos procesados ​​por Google Med Palm 2 podría utilizarse en investigación médica y desarrollo de fármacos. Mediante la identificación de correlaciones, patrones y biomarcadores potenciales, la tecnología podría acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos, mejorar los ensayos clínicos y contribuir a los avances en la ciencia médica.

Innovar responsablemente con IA

Desde el año pasado , hemos estado investigando y evaluando Med-PaLM y Med-PaLM 2, evaluándolos según múltiples criterios, incluidos el consenso científico, el razonamiento médico, la recuperación de conocimientos, el sesgo y la probabilidad de un posible daño, que fueron evaluados por médicos y no médicos de una variedad de orígenes y países.

El impresionante rendimiento de Med-PaLM 2 en preguntas de estilo de examen médico es un avance prometedor, pero debemos aprender cómo se puede aprovechar para beneficiar a los trabajadores de la salud, investigadores, administradores y pacientes. En la construcción de Med-PaLM 2, nos hemos centrado en la seguridad, la equidad y las evaluaciones de sesgo injusto. Nuestro acceso limitado para clientes selectos de Google Cloud será un paso importante para promover estos esfuerzos, aportando experiencia adicional en todo el ecosistema de ciencias biológicas y atención médica.

Además, cuando Google Cloud trae nuevos avances de IA a nuestros productos, nuestro compromiso es doble: no solo ofrecer capacidades transformadoras, sino también garantizar que nuestras tecnologías incluyan protecciones adecuadas para nuestras organizaciones, sus usuarios y la sociedad. Con este fin, nuestros Principios de IA , establecidos en 2017, forman una constitución viva que guía nuestro enfoque para desarrollar tecnologías avanzadas, realizar investigaciones y redactar nuestras políticas de desarrollo de productos.

De la IA a la IA generativa 

La profunda historia de Google en IA informa nuestro trabajo en tecnologías de IA generativa, que pueden encontrar relaciones complejas en grandes conjuntos de datos de entrenamiento y luego generalizar a partir de lo que aprenden para crear nuevos datos. Los avances como el Transformador han permitido que los LLM y otros modelos grandes se escalen a miles de millones de parámetros, lo que permite que la IA generativa vaya más allá de la detección limitada de patrones de las IA anteriores y entre en la creación de nuevas expresiones de contenido, desde el habla hasta el modelado científico.

Google Cloud se compromete a llevar al mercado productos basados ​​en nuestros esfuerzos de investigación en Alphabet. En 2022, presentamos una integración profunda entre Google Cloud y las organizaciones de investigación de IA de Alphabet, que permite a Vertex AI ejecutar el innovador sistema de predicción de estructuras de proteínas de DeepMind, AlphaFold .

Mucho más está en camino. En cierto sentido, la IA generativa es revolucionaria. En otro, es la historia tecnológica familiar de más y mejor computación creando nuevas industrias, desde autoedición hasta Internet, redes sociales, aplicaciones móviles y, ahora, IA generativa.

Aprovechando el liderazgo de la IA

Además, hoy anunciamos una nueva Suite de Aceleración de Reclamos habilitada para IA , diseñada para agilizar los procesos para la autorización previa de seguros de salud y el procesamiento de reclamos. Claims Acceleration Suite ayuda a los proveedores de planes de seguros y atención médica a crear eficiencias operativas y reducir las cargas y costos administrativos al convertir datos no estructurados en datos estructurados que ayudan a los expertos a tomar decisiones más rápidas y mejorar el acceso a la atención oportuna del paciente.

En el aspecto clínico, el año pasado anunciamos Medical Imaging Suite , una tecnología de diagnóstico asistida por IA que utilizan Hologic para mejorar los diagnósticos de cáncer de cuello uterino y Hackensack Meridian Health para predecir la metástasis en pacientes con cáncer de próstata. Por otra parte, Mayo Clinic y Google colaboraron en un algoritmo de IA para mejorar la atención de los cánceres de cabeza y cuello, y Google Health se asoció recientemente con iCAD para mejorar la detección del cáncer de mama con IA.

A partir de estos ejemplos y más, está claro que la industria de la salud ha pasado de probar la IA a implementarla para mejorar los flujos de trabajo, resolver problemas comerciales y acelerar la curación. Con esto en mente, esperamos un rápido interés y aceptación de las tecnologías de IA generativa. Las organizaciones de atención médica están ansiosas por aprender sobre la IA generativa y cómo pueden usarla para marcar una diferencia real.

Mirando hacia el futuro

El poder de la IA ha reforzado el compromiso de Google Cloud con la privacidad, la seguridad y la transparencia. Nuestras plataformas están diseñadas para ser flexibles, incluidas capacidades de linaje de datos y modelos, servicios integrados de administración de seguridad e identidad, soporte para modelos de terceros, elección y transparencia en modelos y costos, soporte integrado de facturación y derechos, y soporte en muchos idiomas.

Si bien tendremos algunas innovaciones como Med-PaLM 2 que están ajustadas para el cuidado de la salud, también tenemos productos que son relevantes en todas las industrias. El mes pasado, anunciamos varias capacidades de IA generativa que llegarán a Google Cloud, incluida la compatibilidad con IA generativa en Vertex AI y Generative AI App Builder, que ya están siendo probadas por varios clientes. Los desarrolladores y las empresas ya usan Vertex AI para crear e implementar modelos de aprendizaje automático y aplicaciones de IA a escala, y recientemente agregamos compatibilidad con IA generativa en Vertex AI. Esto brinda a los clientes modelos básicos que pueden ajustar con sus propios datos y la capacidad de implementar aplicaciones con esta nueva y poderosa tecnología. También lanzamos Generative AI App Builder para ayudar a las organizaciones a crear sus propias interfaces de chat y asistentes digitales con tecnología de IA en minutos u horas mediante la conexión de flujos de IA conversacionales con experiencias de búsqueda listas para usar y modelos básicos.

A medida que la IA demuestre su valor, es probable que haya un mayor enfoque en la recopilación y conservación de datos de alta calidad en el cuidado de la salud y las ciencias de la vida. Mejorar el flujo y la unificación de datos en los sistemas de atención médica, lo que se conoce como interoperabilidad de datos, es uno de los componentes básicos más importantes para aprovechar la IA y ayuda a las organizaciones a operar de manera más efectiva, mejorar la atención al paciente y ayuda a las personas a vivir una vida más saludable. Esperamos continuar nuestras inversiones en tecnología, infraestructura y gobierno de datos.

Estamos comprometidos a aprovechar el potencial de esta tecnología en el cuidado de la salud. Al trabajar con un puñado de organizaciones de atención médica confiables desde el principio, aprenderemos más sobre lo que se puede lograr y cómo esta tecnología puede avanzar de manera segura. Para todos nosotros, las perspectivas son inspiradoras, aleccionadoras y emocionantes.

El presente artículo fue traducido y adaptado desde diversas fuentes  incluyendo inclusioncloud.com y google.com por el Dr. Juan I. Barrios .  El Dr. Barrios Arce  es médico y cirujano especialista en informática médica y máster en Business Intelligence e inteligencia artificial. es experto en el área de Big Data y ciencia de datos y colabora como profesor visitante de la cátedra informática médica en la escuela de física de la Universidad de Barcelona. En los módulos relacionados con Machine learning e inteligencia artificial . También es faculty member de la Universidad de Rochester en los Estados Unidos de norteamerica