Hoy se ha dado a conocer un avance trascendental en el campo de la inteligencia artificial aplicada a la medicina. John Snow Labs ha lanzado sus modelos de lenguaje grande, conocidos como Medical LLM – Small y Medical LLM – Medium, para el uso de profesionales de la salud a través de Amazon SageMaker Jumpstart. Estos modelos están específicamente diseñados para mejorar la comprensión del lenguaje médico, facilitando tareas como resumir encuentros clínicos y responder preguntas relacionadas con notas clínicas o investigaciones biomédicas.
La incorporación de estos modelos ofrece a los médicos una potente herramienta para interpretar rápidamente el historial médico de un paciente. Esto se traduce en decisiones más informadas y rápidas a partir de volúmenes significativos de documentos médicos, incrementando la eficiencia en el manejo de casos clínicos y asegurando que no se pasen por alto detalles críticos, promoviendo así un cuidado óptimo del paciente y mejorando los resultados sanitarios.
En una evaluación ciega realizada por el equipo de investigación de John Snow Labs, el modelo Medical LLM – Small demostró un rendimiento notable, superando al conocido modelo GPT-4o en la tarea de resumir texto médico. Los resultados mostraron que los médicos lo prefirieron un 88% más por su precisión factual, un 92% más por su relevancia clínica, y un 68% más por su concisión. En cuanto a la respuestas a preguntas sobre notas clínicas, este modelo fue preferido un 44% más por su capacidad de condensar información. Respecto a preguntas sobre investigaciones biomédicas, las preferencias fueron aún más elevadas: un 175% más para factualidad, 300% para relevancia, y 356% para concisión. A pesar de ser un modelo más pequeño en comparación a sus competidores, el rendimiento del modelo pequeño de John Snow Labs mantuvo un nivel comparable en tareas de preguntas médicas abiertas.
Los modelos Medical LLM están disponibles para ser utilizados en hardware convencional, evitando así sobrecargar los presupuestos de computación, lo cual es esencial para los médicos que deben manejar grandes volúmenes de notas de pacientes. Ambos modelos cuentan con una ventana de contexto de 32,000 tokens, equivalente a unas 50 páginas de texto, permitiendo un análisis detallado de documentos extensos.
John Snow Labs reafirma su posición como líder en el desarrollo de inteligencia artificial aplicada a la salud, al ofrecer herramientas que no solo optimizan procesos clínicos, sino que también promueven una medicina más efectiva y accesible. El futuro del procesamiento del lenguaje natural en la medicina parece extremadamente prometedor con estas innovaciones que apuntan a incrementar la eficiencia y a brindar mayor control y precisión a los profesionales del sector sanitario.
