Si el avance con proyectos de investigación médica utilizando aprendizaje automático ha tenido un ritmo relativamente tranquilo, con la llegada de la IA generativa y sobre todo de los grandes modelos de lenguaje, el mercado está lanzado a una gran competencia. Lo vemos.
La rivalidad en la IA generativa para la atención sanitaria (I): Microsoft
La última noticia que ha impactado en el ambiente digital sanitario en los EEUU ha sido el acuerdo de Epic Systems (sus sistemas de información gestionan datos médicos del 78 % de los pacientes USA) y Microsoft.
Los clientes de Epic ya podían ejecutar su EHR en la nube de Azure, ahora la colaboración se amplía en el desarrollo e integración de la IA generativa disponible (GPT-4) como servicio en Azure OpenAI para ayudar en la escritura y el “razonamiento” sobre los datos.
Ambas compañías pretenden que el uso del modelo largo de lenguaje aumente la productividad y mejore la atención al paciente. Una de las primeras pruebas se realizará en Stanford Health Care implementando la redacción automática de respuestas a mensajes, y de esta forma descargar a los profesionales de parte de su trabajo.
En principio las respuestas serán revisadas por personas antes de ser enviadas, incluyendo aspectos como prestar mucha atención a los sesgos, y se medirá el impacto de la herramienta en la satisfacción del paciente y en el ahorro de tiempo.
La idea que subyace es que Microsoft quiere ser la plataforma de infraestructura en la nube para la atención médica. La adopción del “cloud” en el sector es incipiente, pero no cabe ninguna duda que será mayoritaria en el futuro. Aunque los proveedores sanitarios utilicen múltiples nubes, Microsoft quiere ser el primero.
La rivalidad en la IA generativa para la atención sanitaria (II): Más sobre Microsoft
También otro fabricante de software EHR, eClinicalWorks, ha anunciado que su acuerdo especial con Microsoft le permite integrar ChatGPT a sus soluciones. Es una estrategia muy similar a EPIC. Este fabricante ya dispone de su software en la nube y tiene herramientas de transcripción de voz y texto basadas en IA como eClinicaWorks Scribe.
En paralelo, nos encontramos con que Nuance anuncia que integrará GPT-4 en su producto DAX (Dragon Ambient eXperience Express). El objetivo es combinar la IA generativa con la experiencia de Nuance en reconocimiento de voz para crear borradores de notas clínicas de forma automática inmediatamente después de la consulta médica. Ya sea presencial o virtual.
Como ves la actividad de Microsoft para hacer llegar al sector salud sus avances en IA generativa es frenética.
Ahora vamos con sus competidores, a ver cómo se han movido en el mercado. Y por supuesto la carrera, de momento, está siendo con Google.
La rivalidad en la IA generativa para la atención sanitaria (III): Google
La principal subsidiaria de Alphabet anunció que daba acceso limitado a su modelo médico de lenguaje Med-PaLM 2 a sus clientes más preferentes. Estos podrán realizar pruebas, explorar casos de uso y compartir comentarios “mientras investigamos formas seguras, responsables y significativas de usar esta tecnología.“. La importancia radica en que este modelo, según Google, había demostrado una precisión de más del 85% en preguntas para el US Medical Licensing Examination (USMLE). Es decir, creen tener en su poder un asistente médico experto.
Como si fuera una película sobre la guerra fría y el espionaje, horas después OpenIA publica un “paper” asegurando que ChatGPT4 “sin ninguna preparación rápida especializada” lo supera en precisión.
El último movimiento de Google ha sido una declaración del CEO Sundar Pichai (que ha estado de gira por medios de comunicación hablando bien de su empresa y sus proyectos) en la que se da el banderazo a Google DeepMind. Esta área será la unión de Brain de Google Research y DeepMind. De esta forma une lo mejor que tiene en IA para enfrentarse a Microsoft.
La rivalidad en la IA generativa para la atención sanitaria (IV): Bedrock
Vamos con otro competidor. Amazon.
Ha llamado mucho la atención el anuncio de colaboración entre 3M Health y Amazon Web Services para utilizar su solución de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural Amazon Comprehend Medical y Amazon Transcribe Medical. Estas soluciones hace tiempo que están en el mercado, pero la nota de prensa recalca que además 3M Health utilizará los servicios de IA generativa Amazon Bedrock.
Espera. ¿Amazon tiene “su GPT”? Sí y no. En principio quiere ofrecer integración con modelos de lenguaje desarrollados por terceros. ¿Cuáles son los que están disponibles? Claude, el proyecto de Anthropic. Jurassic-2 de AI21 Labs y Stable Difussion, entre otros. Pero Amazon también tiene y ofrece su modelo fundacional Titan centrado en texto, menos potente que GPT-4 y posteriores pero que puede ser entrenado para tareas específicas. Estos servicios son los que se encuentran reunidos bajo el paraguas Amazon Bedrock.
La rivalidad en la IA generativa para la atención sanitaria (V): más Amazon
Aquí AWS opta por el modelo de consumo de APIs de GenAI, y está dirigido a grandes clientes empresariales, de hecho, Deloitte y Accenture serán las primeras empresas en tener acceso.
Volviendo a la colaboración con 3M Health, esta empresa pretende llevar la IA conversacional y la “inteligencia ambiental” al reconocimiento de voz y a hacer más ágiles los flujos de trabajo de documentación clínica.
Sin solución de continuidad, casi al mismo tiempo AWS comunicó su acuerdo con Philips para que su HealthSuit Imaging esté disponible en la nube de Amazon y que así, además puedan aprovecharse de Bedrock. La unión de la gestión de imagen clínica de Philips y una IA generativa es un mundo aún desconocido, pero al que no dudo que en muy poco tiempo llegaremos.
Hasta aquí lo que han estado moviéndose Microsoft / OpenAI, Google y Amazon. Vamos ahora con el punto de vista de los reguladores, que tienen mucho que decir en esta revolución.
La rivalidad en la IA generativa para la atención sanitaria: (VI): Reguladores
Hay gobiernos y personas que consideran que lo que están haciendo estas empresas de IA generativa es lanzar un producto sin la seguridad incorporada. O como dice la Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial Carme Artigas “pretender poner en el mercado un producto que no está acabado y decirle a la gente que lo pruebe”.
El principio de privacidad desde el diseño y por defecto, es requerido por el RGPD y obliga a establecer las medidas técnicas y organizativas necesarias desde el momento inicial de producto. Algo que, en relación con ChatGPT, tienen dudas el gobierno italiano, alemán, español, y canadiense. No es fácil este tipo de diseños cuando el objetivo es entregar productos o servicios rápidamente. Muchos proyectos giran de objetivo a lo largo de su vida, sobre todo cuando pivotas con rapidez, y los datos que recogiste de forma legal con un motivo luego son utilizados para otro distinto. Y eso en Europa no está permitido.
Otro aspecto interesante es de dónde provienen los datos de entrenamiento del modelo de OpenIA. El Washington Post publicó un artículo y una herramienta para encontrar esas fuentes de información y por supuesto muchas de ellas son del sector salud. Los grandes diarios digitales, repositorios de investigación, webs de hospitales, etc. y también en castellano o de España.
Pero como buena aspiradora, estos modelos se han alimentado de todo o directamente de fuentes como el C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) de Google con más de 15 millones de sitios web que también se utilizó para entrenar tanto LaMDA, como LLaMA, el modelo fundacional de Meta. Y los trabajos de limpieza para evitar “ruido”, lenguaje ofensivo, racismo, etc. son realmente complicados.
La rivalidad en la IA generativa para la atención sanitaria (VII): la AI Act.
Y un detalle final. La Comisión Europea designó a España como el país que pondrá en marcha el piloto del futuro Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act). Además, durante la presidencia española del Consejo de Europa, que comienza en julio, se prevé finalizar los trabajos de esta regulación y tener finalizada la norma.
Alquilo sillas de primera fila para ver el espectáculo.
Creo que este artículo tiene fecha de caducidad, pero es necesario comenzar a seguir en detalle esta revolución, una más, de las IA generativas en salud.
Autor: José Miguel Cacho. LinkedIN
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