La IA generativa avanza en la atención médica
Los proveedores están aprovechando la tecnología ChatGPT para resumir las visitas de los pacientes y ayudar en la investigación
Las nuevas empresas que ofrecen el mismo tipo de inteligencia artificial detrás del chatbot viral ChatGPT están incursionando en hospitales y compañías farmacéuticas, incluso cuando quedan dudas sobre la precisión de la tecnología.
Las nuevas empresas de atención médica como Abridge AI Inc., con sede en Pittsburgh, cuyo producto ayuda a los médicos a escribir notas después de ver a sus pacientes, y Syntegra Inc., con sede en San Francisco, que utiliza IA generativa para crear copias realistas de los datos de los pacientes para la investigación, dicen que han aplicado inteligencia artificial generativa para los usos actuales más seguros y precisos en el cuidado de la salud.
Más allá de esas aplicaciones, los proveedores de atención médica son en gran medida cautelosos al usar IA generativa para diagnosticar pacientes o brindar atención médica directamente. La tendencia de la tecnología a veces a "alucinar" o inventar una respuesta cuando no tiene suficiente información, hace que sea demasiado riesgoso para su uso en la mayoría de los entornos médicos o de atención al paciente, dicen algunos expertos en atención médica.
Abridge se fundó en 2018 y Syntegra en 2019, ambos antes de los titulares recientes sobre ChatGPT, aunque la exageración actual está contribuyendo a un aumento en el interés , dijeron las compañías.
En este momento, uno de los primeros usos a gran escala de la IA generativa en el cuidado de la salud se está implementando en el Sistema de Salud de la Universidad de Kansas. Los centros médicos del área de Kansas City están poniendo la herramienta de Abridge a disposición de sus más de 2000 médicos y otro personal médico, dijo el Dr. Gregory Ator, Director de Informática Médica.
La plataforma de Abridge utiliza IA generativa para crear resúmenes de conversaciones médicas a partir de audio grabado durante las visitas de los pacientes. Eso ayuda a los médicos a reducir la cantidad de tiempo que dedican a las notas, que pueden sumar más de dos horas al día, según el Dr. Ator.
Para muchos líderes de tecnología hospitalaria, reducir la carga de documentación de los médicos es una prioridad principal, dijo el Dr. Robert Bart, director de información médica del Centro Médico de la Universidad de Pittsburgh. El proveedor de atención médica con sede en Pittsburgh comenzó a aumentar el uso de Abridge después del inicio de la pandemia, cuando necesitaba una forma de digitalizar las conversaciones virtuales de atención primaria, dijo.
UPMC implementará la plataforma de Abridge para sus miles de empleados médicos una vez que la herramienta esté integrada en los sistemas de registros médicos electrónicos como los de Epic Systems Corp. y Cerner Corp., dijo el Dr. Bart. UPMC es un inversionista minoritario en Abridge.
La IA generativa se llama así por su capacidad para producir prosa similar a la humana, así como otros contenidos como código de computadora e ilustraciones digitales. La tecnología ya se está agregando al software comercial de gigantes tecnológicos como Salesforce Inc. y Microsoft Corp., que en enero dijeron que planeaban invertir miles de millones en OpenAI, el fabricante de ChatGPT con sede en San Francisco.
La plataforma de Abridge se basa en una combinación de algoritmos de aprendizaje automático de código abierto, grandes modelos de lenguaje como los que impulsan ChatGPT y sus propios modelos, dijo el director científico de Abridge, Zachary Lipton. El Dr. Lipton dijo que Abridge también usa esos grandes modelos de lenguaje para "remodelar" la prosa generada y afinarla usando sus propios conjuntos de datos.
Otras empresas emergentes como Syntegra están utilizando IA generativa para crear los llamados datos sintéticos , o versiones falsas de registros de pacientes que mantienen las propiedades del original, dijo el fundador y director ejecutivo, el Dr. Michael Lesh. Si bien el uso de datos sintéticos en la atención médica y la investigación médica no es completamente nuevo, el Dr. Lesh dijo que Syntegra fue el primero en aplicar IA generativa para crear datos médicos sintéticos hace casi cuatro años.
La tecnología de Syntegra está siendo probada por Janssen Pharmaceutical Cos., una compañía farmacéutica propiedad del gigante de la salud Johnson & Johnson . Sebastian Kloss, líder de investigación de evidencia del mundo real en Janssen, dijo que los datos sintéticos de Syntegra no están sujetos a las mismas leyes de privacidad europeas que los registros de pacientes reales, lo que permite a la compañía con sede en Beerse, Bélgica, acceder a esos datos y responder una pregunta de investigación en un mes en lugar de seis.
Los datos sintéticos han sido validados por los científicos de datos de Janssen contra datos reales y serán particularmente útiles para investigar enfermedades menos comunes, donde es más difícil recopilar suficientes datos de pacientes, dijo el Sr. Kloss.
En general, la documentación asistida y los datos sintéticos se consideran apuestas menores en términos de la aplicación de IA generativa en la atención médica porque tienen un impacto menos directo en los pacientes, dijo Jeff Cribbs, analista que cubre tecnología de atención médica en la firma de investigación y consultoría de mercado Gartner Inc. Pero podría haber algún día habrá un potencial dramático para que la tecnología cambie la forma en que las personas son diagnosticadas y tratadas por enfermedades, dijo el Sr. Cribbs.
Por ejemplo, los analistas dicen que el diagnóstico médico puede ser de gran ayuda con la IA, que puede rastrear grandes cantidades de literatura y datos médicos. La startup Atropos Health Inc., con sede en Palo Alto, California , que se fundó en 2019, está utilizando una forma diferente de IA para ayudar a los médicos a responder preguntas clínicas.
Las aplicaciones de IA generativa como ChatGPT actualmente no son adecuadas para ayudar a los médicos a tratar a los pacientes porque se basan en la literatura médica y popular existente para responder preguntas clínicas y, por lo tanto, no son precisas, dijo el cofundador y director ejecutivo de Atropos, el Dr. Brigham Hyde . Por otro lado, Atropos extrae millones de registros de pacientes anónimos de fuentes como los registros de pacientes basados en la nube de un proveedor de atención médica para producir una investigación observacional, dijo el Dr. Hyde. Antes de ser compartido con los médicos, el director médico de la startup revisa sus resultados, dijo.
Sobre el éxito de cualquier startup de atención médica centrada en la IA se cierne lo que se considera el fracaso del sistema de IA Watson de International Business Machines Corp. IBM se jactó una vez de que Watson algún día podría encontrar una cura para el cáncer. Ninguna investigación publicada aún ha demostrado que Watson mejoró los resultados de los pacientes, y desde entonces IBM ha abandonado todas las aplicaciones de Watson para el cuidado de la salud .
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“Watson simplemente escogió problemas realmente complicados”, dijo el Sr. Cribbs de Gartner. La diferencia, ahora, es que las comunidades de IA y atención médica se han vuelto mucho mejores para determinar las preguntas específicas que el aprendizaje automático está mejor equipado para responder, y han mejorado los algoritmos, que están entrenados en un cuerpo cada vez mayor de literatura médica y datos de pacientes. .
Sin embargo, esos usos futuros de la IA generativa, como el diagnóstico de enfermedades, aún están muy lejos, según el Dr. Bart de UPMC. Dijo que es probable que la tecnología mejore muy rápidamente los procesos operativos en el cuidado de la salud, como la programación y el flujo de pacientes, que se han retrasado mucho para las actualizaciones tecnológicas, pero ChatGPT, por el momento, sigue siendo "un juguete elegante" para el diagnóstico.
Escriba a Belle Lin a belle.lin@wsj.com
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