Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural, permitiendo que las máquinas comprendan y generen texto con una precisión fascinante. Sin embargo, su conocimiento, limitado a los datos con los que fueron entrenados, enfrenta desafíos significativos en sectores que evolucionan tan rápidamente como el de la salud.
La industria sanitaria es un entorno complejo y dinámico, caracterizado por su flujo constante de nueva información. La investigación médica, las prácticas clínicas y las directrices de tratamiento están en un proceso de actualización constante, lo que conlleva a que incluso los LLM más avanzados puedan quedar obsoletos rápidamente. Además, los datos de los pacientes son altamente individualizados, lo que dificulta confiar solo en el conocimiento preentrenado de un LLM para recomendaciones de salud precisas y personalizadas.
Las decisiones sanitarias requieren una integración de información desde una variedad de fuentes, como la literatura médica, bases de datos clínicas y registros de pacientes. La incapacidad de los LLM para acceder y compatibilizar datos de estas diversas fuentes limita su potencial para proporcionar informaciones completas y basadas en datos.
Para superar estos retos, es esencial que los LLMs evolucionen hacia sistemas que puedan ofrecer soporte actualizado, personalizado y contextualizado, aprovechando tanto el conocimiento médico más reciente como los datos individuales de los pacientes.
Una solución innovadora de este desafío es la «función de llamada de LLM», la cual permite a los modelos de lenguaje interactuar con funciones externas o APIs, abriendo el acceso y uso a fuentes de datos externas mucho más allá de su conocimiento estático inicial. Esto podría revolucionar el desarrollo de agentes de salud inteligentes.
Modelos como Mistral en Amazon Bedrock, equipados con esta función, están bien posicionados para enfrentar estos retos. Su implementación en agentes inteligentes de salud podría asistir a pacientes, proveedores sanitarios e investigadores. Estos agentes no solo responderían preguntas médicas y ofrecerían consejos de salud personalizados, sino también interpretarían resultados de pruebas y resumirían registros médicos para proveedores de salud.
Además, la función de llamada de LLM permite realizar triage de pacientes, resolver dudas médicas y ofrecer recomendaciones personalizadas de tratamiento, analizando síntomas, historiales médicos, y factores de riesgo.
La arquitectura que permite integrar LLMs con fuentes externas posibilita el procesamiento de entradas en lenguaje natural, invocando funciones externas para combinar resultados que entreguen respuestas integrales al usuario. Este avance no solo mejora la calidad de la atención médica, sino que también enfrenta preocupaciones sobre privacidad y seguridad de los datos, aspectos críticos en el sector salud.
Dado que la información sanitaria es de naturaleza sensible, cumplir con normativas como HIPAA y GDPR es crucial para salvaguardar los datos de los pacientes. Las organizaciones sanitarias pueden aprovechar herramientas y medidas de seguridad proporcionadas por plataformas avanzadas para garantizar la protección de los datos, implementando sistemas de encriptación, controles de acceso, y técnicas de anonimización.
Con el progreso tecnológico y la creciente digitalización en el ámbito de la salud, la evolución de la llamada de función de LLM podría incluir en el futuro avances en procesamiento del lenguaje natural, comprensión del contexto mejorada y análisis de datos médicos multimodales. Esta innovadora aproximación no solo representa un progreso significativo en el cuidado sanitario, sino que también fortalece la personalización y efectividad de la atención médica proporcionada.
