La revista Nature Medicine ha publicado un artículo de revisión en el que repasa el papel actual de las herramientas de Inteligencia Artificial generativa en Medicina.
La inteligencia artificial generativa (IAG) puede en la actualidad automatizar un número creciente de tareas biomédicas, desde el apoyo a la toma de decisiones clínicas hasta el diseño y análisis de estudios de investigación.
La IAG utiliza aprendizaje automático y arquitecturas de modelos de transformación para generar texto, imágenes y datos de sonido útiles en respuesta a las consultas de los usuarios. Si bien las aplicaciones biomédicas de aprendizaje profundo anteriores han utilizado conjuntos de datos de propósito general y enormes volúmenes de datos etiquetados para el entrenamiento, la evidencia actual sugiere que los modelos de IAG pueden tener un mejor rendimiento al requerir menos datos de entrenamiento; por ejemplo, utilizando conjuntos de datos más pequeños y específicos del dominio.
Además, las técnicas de IA han evolucionado desde el entrenamiento totalmente supervisado hasta enfoques con menor uso de etiquetas, como el ajuste fino con o sin supervisión débil y el aprendizaje por refuerzo.
Resulta por tanto incuestionable el potencial de la última generación de modelos para mejorar la atención médica de médicos y pacientes máxime teniendo en cuenta los nuevos enfoques de validación de los que se dispone.
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