Microsoft Research afirma que la GPT-4 es suficientemente buena para tareas médicas

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2023-08-15 15:26:35

Empresas como Google están desarrollando modelos lingüísticos optimizados para fines médicos. Microsoft cree que GPT-4 es suficiente.

Según Microsoft, los grandes modelos lingüísticos pueden ayudar a acelerar los procesos médicos, por ejemplo, estructurando «grandes datos no estructurados» que actualmente requieren un procesamiento manual que lleva mucho tiempo.

Como ejemplo, Microsoft cita el desarrollo más rápido de fármacos contra el cáncer, donde muchos ensayos clínicos tendrían que abandonarse debido a un reclutamiento insuficiente. Se malgastarían miles de millones de dólares en largos procesos.

Los modelos lingüísticos de gran tamaño, como GPT-4, podrían acelerar significativamente estos procesos al abstraer eficazmente la información de los pacientes a partir de grandes textos clínicos. En este caso, el impacto de los modelos lingüísticos sería tan transformador como el de las aplicaciones de programación o productividad.

GPT-4 logra resultados SOTA sin formación médica especial

Aunque GPT-4 se entrenó sólo con datos genéricos de Internet y no con datos médicos específicos, fue capaz de estructurar estudios clínicos complejos según criterios especificados. En este sentido, supera a sistemas actuales como Criteria2Query, a pesar de haber sido desarrollados específicamente para esta tarea.

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Comparación de los resultados de las pruebas de estructuración de criterios de aceptación de ensayos clínicos. GPT-4 superó al método más avanzado sin necesidad de ningún ajuste especial. | Imagen: Microsoft

El gran modelo lingüístico de OpenAI podría alcanzar un rendimiento de nivel experto en conjuntos de datos de preguntas-respuestas médicas como MedQA (examen USMLE) sin necesidad de un «costoso ajuste de tareas específicas ni de un intrincado autoajuste», según el informe.

Microsoft también ha introducido modelos lingüísticos como BioGPT específicamente para tareas médicas, pero ahora deja claro que en el futuro se basará sobre todo en GPT-4.

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Para Microsoft Research, GPT-4 es también el modelo de lenguaje dominante en el ámbito médico. | Imagen: Microsoft

GPT-4 también podría estructurar conjuntos de datos de pacientes a gran escala, por ejemplo en la investigación del cáncer. El modelo podría actuar como una especie de superorganizador, permitiendo el uso de datos del mundo real a una escala sin precedentes.

Aunque ha sido preentrenado en contenidos web generales, GPT-4 ha demostrado enseguida una impresionante competencia en tareas biomédicas y tiene el potencial de realizar tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) nunca antes vistas en el ámbito biomédico con una precisión excepcional.

Microsoft

Hacia una medicina de precisión basada en la evidencia

Los LLM también podrían servir como anotadores universales, apoyando el entrenamiento de otros modelos mediante la generación de ejemplos etiquetados a partir de datos no estructurados o encontrando relaciones causa-efecto.

Otra aplicación de la IA en medicina serían los modelos multimodales que pueden procesar imágenes médicas que contienen datos genéticos, proteínicos y otros tipos de datos biológicos además de texto.

Microsoft está desarrollando LLaVA-Med, una especie de chatbot para datos de imágenes biomédicas a disposición de los profesionales de la medicina. Google también presentó recientemente Med-Palm M, un modelo médico multimodal que puede resolver tareas médicas en muchos dominios y ofrece un modo de chat.

El objetivo final, según el equipo de investigación de Microsoft, es «copilotos sanitarios de precisión» que puedan ayudar a cualquier persona implicada en procesos biomédicos. Proporcionarían una visión en tiempo real de grandes cantidades de datos sanitarios, acelerarían la asistencia y los nuevos descubrimientos y garantizarían una conexión más estrecha entre la investigación clínica y la asistencia.

Cualquier observación clínica podría utilizarse inmediatamente para actualizar el estado de salud del paciente. Esto permitiría a médicos y cuidadores tomar decisiones basadas en las pruebas más recientes y completas.

«Esta visión encarna el sueño de la salud de precisión basada en la evidencia. La IA generativa, incluidos los grandes modelos lingüísticos, desempeñará un papel fundamental para impulsarnos hacia este futuro apasionante y transformador.»

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