Optimizando la atención médica a través del uso de IA: Descubre cómo está cambiando la medicina
2023-10-31 02:16:54
Puntos destacados:
– 🌐 AI está transformando el campo de la salud, y Google Research está comprometido en hacerlo de manera responsable y efectiva.
– 💡 Colaborando con organizaciones de atención médica, investigadores y socios de la industria, Google Research ha desarrollado herramientas y sistemas de IA que pueden tener un impacto positivo en los resultados de salud a nivel mundial.
– 📚 Google Research comparte sus aprendizajes en la construcción y despliegue de soluciones de salud AI para que otros puedan implementarlas de manera efectiva y segura.
Durante años, nuestro equipo en Google Research ha trabajado para encontrar soluciones a desafíos aparentemente imposibles, como la informática cuántica y la predicción de inundaciones. También nos hemos enfocado en hacer esto en el campo de la salud, desde ayudar a los radiólogos a detectar el cáncer de mama, hasta apoyar el cribado de retinopatía diabética, un dominio en el que creemos que la IA puede catalizar la creación de soluciones más personalizadas, accesibles y efectivas.
Colaborando estrechamente con proveedores de atención médica, investigadores y socios de la industria, hemos publicado investigaciones, creado herramientas de código abierto y construido sistemas de IA que tienen el potencial de impactar positivamente en los resultados de salud para las personas a nivel mundial. Aquí está un vistazo de cómo la IA está transformando la salud, cómo estamos llevando la investigación a la realidad y algunos de nuestros aprendizajes a medida que construimos soluciones de próxima generación.
Explorando cómo la IA generativa puede transformar la salud
El año pasado, nos propusimos construir un modelo de lenguaje grande (LLM) capaz de alcanzar una puntuación aprobatoria en preguntas de estilo del Examen de Licencia Médica de Estados Unidos. Mejoramos la tecnología LLM de Google, PaLM, para adaptarla a la medicina y creamos Med-PaLM, que logró un rendimiento de vanguardia en tareas de respuesta a preguntas médicas. Sin embargo, nuestra investigación no se detuvo ahí. Aunque Med-PaLM y Med-PaLM 2 nos permitieron resolver un gran desafío pendiente en IA, nuestro objetivo es impactar positivamente en la salud y hacerlo de manera audaz y responsable.
A través de investigaciones y desarrollo de modelos adicionales, hemos continuado evaluando el potencial de la IA generativa en la medicina, identificando cómo podemos mejorar la seguridad, precisión e equidad de estas herramientas. Con nuestras últimas exploraciones multimodales en medicina, presentamos ELIXR, un enfoque innovador que combina LLMs con modelos de imágenes médicas para crear modelos multimodales especializados. Además, estamos evaluando el rendimiento de Med-PaLM con médicos y compartiendo nuestros resultados públicamente. Ahora, estamos trabajando con socios a través de Google Cloud para explorar cómo estos modelos adaptados a la medicina pueden transformar la salud.
Colaborando con organizaciones de atención médica para llevar la investigación a la realidad
Desde demostrar que la IA puede ayudar a los radiólogos a identificar signos de cáncer de mama en mamografías, hasta utilizar la IA para delinear órganos en radioterapia, nuestras investigaciones publicadas han ilustrado un futuro en el que la IA puede ayudar a avanzar en el campo de la medicina. Sin embargo, sin una validación y aplicación clínica real, todo esto sigue siendo solo investigación.
En los últimos años, hemos aprendido la importancia de colaborar con organizaciones de atención médica para validar nuestras investigaciones en entornos clínicos. Estamos trabajando con Jacaranda Health en Kenia para mejorar nuestros modelos de IA de ultrasonido fetal, con la Universidad de Osaka para mejorar nuestros clasificadores de dermatología, y con un grupo de organizaciones de atención médica para comprender dónde y cómo la tecnología Med-PaLM 2 es más útil. Trabajar con los mejores socios de investigación nos ayuda a todos a comprender cómo la IA puede apoyar flujos de trabajo clínicos reales.
Llevando esto un paso más allá, sabemos que los socios son clave para escalar este trabajo y mejorar la salud de millones de personas en todo el mundo. En genómica específicamente, estamos colaborando con PacBio, un desarrollador de instrumentos de secuenciación de genomas, para mejorar el análisis genómico utilizando DeepVariant y DeepConsensus.
Compartiendo nuestros aprendizajes en la construcción y despliegue de soluciones de salud
Al construir soluciones impulsadas por IA que se integran en los sistemas de salud y mejoran los resultados de salud, a menudo nos enfrentamos a desafíos novedosos y complejos. Las organizaciones de atención médica están sobrecargadas de diferentes herramientas tecnológicas, por lo que los sistemas de IA deben agregar valor rápidamente en lugar de contribuir a la carga tecnológica. Hemos aprendido mucho en nuestro camino hacia el impacto. Desde comprender la necesidad de construir conjuntos de datos más equitativos, hasta identificar la forma correcta de integrarse en los flujos de trabajo clínicos, nuestro objetivo es aprender lo más posible y ayudar a otros a comprender cómo implementar soluciones de IA en salud de manera efectiva y segura.
Además de compartir nuestros aprendizajes, es importante poner nuestras herramientas a disposición del público para que los investigadores e innovadores en salud puedan acceder a ellas. A través de la apertura de tecnologías como Open Health Stack y CXR Foundation, estamos empoderando a otros para construir soluciones digitales de salud de próxima generación que puedan ahorrar tiempo y mejorar los resultados de salud.
A través de investigaciones tanto fundamentales como aplicadas en IA para la salud, esperamos ayudar a las personas a imaginar un futuro en el campo de la salud que sea más accesible, preciso y equitativo.
