Google avanza con un modelo de IA para el diagnóstico de enfermedades

Google DeepMind ha propuesto un nuevo modelo de Inteligencia artificial (IA) al que denominó AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), publicado como artículo preimpreso el 11 de enero de 2024 en arXiv. 

Vivek Natarajan, investigador de inteligencia artificial en Google y sus colegas alimentaron la IA con textos médicos del mundo real, incluyendo las transcripciones de casi 100.000 diálogos reales entre médico y paciente, 65 resúmenes escritos por médicos de unidades de cuidados intensivos y miles de preguntas extraídas del examen de licencia médica de los EE. UU.

Com estos datos por sí solos no fueron suficientes, el equipo también utilizó un entorno de diagnóstico simulado que permitió a AMIE aprender de sus propios errores a través de dos ciclos diferentes de self-play.

El entorno incluyó dos loops de self-play: uno interno, donde AMIE aprovechó la retroalimentación crítica para refinar su comportamiento en conversaciones con un simulador de paciente de IA, y otro externo, donde el conjunto de diálogos simulados refinados se ajustó en iteraciones posteriores. La nueva versión resultante de AMIE podría así participar nuevamente en el loop interno, creando un ciclo virtuoso de aprendizaje continuo.

Según los autores, este modelo de capacitación le da a AMIE algunas ventajas sobre los médicos humanos. Como ejemplo, un médico podría atender alrededor de 10.000 pacientes en su carrera, pero AMIE podría analizar esa cantidad de pacientes en un par de ciclos de formación.

AMIE fue comparado con consultas a 20 médicos humanos en un ensayo ciego y controlado aleatoriamente de pacientes ubicados en Canadá, India y el Reino Unido. Las consultas se midieron utilizando varios factores, incluida la empatía percibida, la apertura y la honestidad, la precisión del diagnóstico y la planificación de la gestión. Se realizaron 149 consultas a través de mensajes de texto en vivo y evaluadas tanto por los actores pacientes como por los especialistas humanos. La tecnología AMIE demostró una mayor precisión diagnóstica y un rendimiento superior.

Si bien se requiere más investigación antes de que AMIE pueda trasladarse a entornos del mundo real, los resultados representan un hito hacia la aplicación de la IA en el diagnóstico conversacional.

La investigación tiene varias limitaciones y debe interpretarse con la debida cautela ya que los médicos se limitaron a un chat de texto sincrónico desconocido que permite interacciones a gran escala entre pacientes y LLM (Large Language Model), pero que no es representativo de la práctica clínica habitual.  Si bien AMIE no está diseñada para reemplazar a los médicos humanos, la IA podría ayudar tanto a los médicos como a los pacientes. Pronto las facultades de medicina tendrían que incorporar la alfabetización en IA en su plan de estudios.