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Ayer, Bill Gates publicó su informe de fin de a?o, en el que especulaba sobre cómo evolucionará la inteligencia artificial (IA), al tiempo que reflexionaba sobre el hecho de convertirse en abuelo por primera vez.
En un evento anual, el fundador de Microsoft dedicó tiempo a centrarse en cómo se está utilizando la IA para cambiar el mundo de la medicina y la asistencia sanitaria.
?La inteligencia artificial está a punto de acelerar el ritmo de los nuevos descubrimientos a un ritmo nunca visto?, escribió Gates en el blog GatesNotes.
?Uno de los mayores impactos hasta ahora es en la creación de nuevos medicamentos. El descubrimiento de fármacos requiere peinar cantidades ingentes de datos, y las herramientas de IA pueden acelerar ese proceso de forma significativa.?
Además de destacar cómo la Fundación Gates está estudiando el modo en que estas herramientas pueden abordar problemas sanitarios como el SIDA, la tuberculosis y la malaria.
Gates destacó algunos casos de uso prometedores, como el uso de la IA para combatir la resistencia a los antibióticos, tratar los embarazos de alto riesgo, evaluar el riesgo de las personas de contraer el VIH y documentar los historiales médicos.
Utilizar la IA para combatir la resistencia a los antibióticos
Entre los casos de uso sanitario destacados por Gates se encuentra el trabajo de Nana Kofi Quakyi, director de programas del Instituto Aurum de Ghana, que está desarrollando un modelo de IA para ayudar a los trabajadores sanitarios a prescribir antibióticos sin desencadenar resistencia a los antimicrobianos.
La resistencia a los antimicrobianos, en la que los agentes patógenos desarrollan la capacidad de resistir a los antibióticos si se utilizan en exceso, es un importante problema de salud pública, que según la Organización Mundial de la Salud (OMS) fue ?directamente responsable? de 1,27 millones de muertes en todo el mundo en 2019.
Como respuesta, Kofi Quakyi está trabajando en una ?herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas impulsada por IA que permite a los prescriptores introducir indicaciones, responder a las consultas del sistema y recibir recomendaciones personalizadas en tiempo real sobre la prescripción de antibióticos, como el fármaco, la dosis y la duración de la administración?.
El modelo se entrena con un conjunto de datos que comprende directrices clínicas, datos de investigación, opiniones de expertos y datos curados de vigilancia sanitaria. El objetivo es identificar qué patógenos corren riesgo de desarrollar resistencia y sugerir al paciente opciones de tratamiento basadas en esta información.
Tratamiento de los embarazos de alto riesgo
Otro ambicioso proyecto destacado en el post implica a investigadores de la organización india sin ánimo de lucro ARMMAN, que están desarrollando un gran modelo lingüístico (LLM) para que actúe como copiloto virtual de los profesionales sanitarios que tratan embarazos de alto riesgo.
Los embarazos de alto riesgo son un importante problema mundial, y la Organización de las Naciones Unidas (ONU) informa de que cada dos minutos muere una mujer durante el embarazo o el parto.
El copiloto de la ARMAN, disponible en inglés y telugu, está dise?ado para proporcionar una mayor profundidad contextual, de modo que los profesionales médicos puedan comprender mejor cómo tratar a estas pacientes y reducir la mortalidad entre las mujeres embarazadas.
Evaluar automáticamente el riesgo de VIH
El VIH es un problema sanitario mundial que afecta a 39 millones de personas en todo el mundo. Sin embargo, como ha mencionado Gates, Sophie Pasco, del Consorcio Sanitario Wits (Pty), y otras personas de Sudáfrica están intentando utilizar una app para ayudar a los pacientes a evaluar su riesgo de contraer el VIH.
La app, conocida como Your Choice , permite a los usuarios interactuar con un chatbot dirigido por LLM, que recoge detalles sobre su historial sexual y los utiliza para mejorar la evaluación del riesgo de VIH.
Your Choice tiene el potencial de proporcionar apoyo 24 horas al día, 7 días a la semana, para que los pacientes lo utilicen si no pueden hablar de su historial sexual con su médico, y pretende ampliar el apoyo a las ?poblaciones marginadas y vulnerables.?
Hacer más accesible el historial médico
Los enfoques heredados para almacenar los historiales médicos de los pacientes a menudo dificultan que los profesionales sanitarios se pongan al día sobre el historial médico de un paciente.
Esto dificulta la identificación de alergias o enfermedades subyacentes, que podrían afectar al tratamiento en el futuro.
Dicho esto, Gates se?ala que Maryam Mustafa, profesora adjunta del Departamento de Informática de la Universidad de Ciencias de la Gestión de Lahore (Pakistán), ha desarrollado una LLM basada en la voz que puede rellenar el historial médico de un paciente.
Esencialmente, la aplicación utiliza tecnologías como la IA generativa, el reconocimiento de voz y el reconocimiento de texto para hacer preguntas sobre el paciente y luego utiliza las respuestas para elaborar un historial médico estándar.
Lo esencial
El informe de fin de a?o de Gates destaca que la IA, en particular los LLM, desempe?a un papel transformador en el sector sanitario.
Los ejemplos anteriores muestran cómo pueden utilizarse los modelos lingüísticos para mejorar la atención al paciente y el acceso de los profesionales médicos a la información, que puede ayudar a gestionar las opciones de tratamiento.
A lo largo del próximo a?o, podemos esperar que se desarrollen más proyectos piloto similares, ya que los profesionales médicos recurren a la automatización para ayudar a salvar y mejorar vidas.
