¿Sabías qué? Las aplicaciones de GPT-4 en medicina y ciencias de la vida

Desarrolla hábitos saludables para mejorar la productividad

Peter Lee, jefe de Micrososft Research, ha estado estudiando a fondo la nueva I.A generativa de OpenAI, en colaboración con aportaciones de Microsoft. Es el encargado de evaluar las implicaciones y aplicaciones de GPT-4 en medicina y ciencias de la vida.

De hecho, Lee cree que podría aumentar la eficacia e incluso la empatía en el sistema sanitario, así como impulsar la investigación biomédica.

Aplicaciones en medicina y ciencias de la vida

La GPT-4 tiene «capacidades asombrosas», dijo Lee durante una conferencia reciente. Y para la medicina, «acaba siendo una herramienta potencialmente muy útil».

Lee y sus colegas esbozaron algunos posibles casos de uso en un artículo publicado el jueves en la revista New England Journal of Medicine (NEJM). Entre ellos figuran la ayuda al diagnóstico, la mejora de las conversaciones entre médicos y pacientes (hablamos de ello en Cloudmasters aquí) y la reducción del papeleo en línea.

No está exento de errores

El chatbot GPT-4 se entrenó con grandes cantidades de información abierta en Internet, incluidas fuentes médicas. Pero también tiene limitaciones. GPT-4 «alucina» a menudo con respuestas falsas a las consultas, aunque dichos errores pueden ser sutiles y difíciles de identificar para los usuarios, explica Lee.

La combinación de errores y convicción puede ser «peligrosa» en escenarios médicos, señalan Lee y sus coautores en el artículo del NEJM. Además, las personas sin formación médica pueden dejarse engañar más fácilmente.

Sin embargo, GPT-4 también es capaz de corregir sus errores cuando se le pide que revise sus propios resultados. Y ha revelado algunas peculiaridades por el camino. Según Lee, una versión anterior de GPT-4 era más propensa a actuar con «apego emocional» a sus respuestas.

Una evolución que requiere vigilancia

Los investigadores externos afirman que es difícil saber qué esconde GPT-4 bajo el capó. OpenAI revela pocos detalles sobre sus algoritmos subyacentes y su proceso de entrenamiento. Pero incluso los informáticos más familiarizados con su funcionamiento, como Lee, siguen tratando de entender cómo piensa GPT-4.

«No entendemos cómo ni por qué han surgido estas capacidades. GPT-4 es una bestia diferente a GPT-3.5, con la que funciona el chatbot gratuito de OpenAI».

Lee en la UW.

Las startups también están entrando en el juego, incorporando GPT-4 para aumentar sus capacidades. «Creo que es importante que las nuevas empresas sepan hasta qué punto su propuesta de valor se mantiene en un mundo con GPT-4«, explica Lee. Y añadió: «No se trata sólo de startups, sino de nuestros propios productos dentro de Microsoft».

Lee también mira más allá. OpenAI está preparando el lanzamiento de una versión de GPT-4 capaz de analizar imágenes (también lo comentamos aquí). A largo plazo, estos modelos podrían servir para evaluar datos de patología e imágenes médicas, afirmó Lee en la UW. Y añade: «GPT-4 no es la disrupción. Serán los modelos que vendrán después».

Documentación sanitaria

Los médicos suelen pasar horas al día escribiendo sus encuentros con los pacientes. Según Lee, GPT-4 podría poner fin a esta situación. La herramienta es capaz de resumir los encuentros médicos en una variedad de formatos, con códigos de facturación adjuntos.

El chatbot GPT-4 también es experto en sugerir un lenguaje que proporcione comodidad y apoyo a los pacientes. «Es capaz de imaginar estas situaciones de lo que es estar en una sala de exploración», dijo Lee durante su charla. «Se ven signos de comprensión de cómo funciona el mundo».

Diagnóstico médico

El chat GPT-4 también puede ayudar a los médicos a realizar diagnósticos diferenciales, enumerando posibles afecciones que coincidan con los síntomas y clasificándolas.

Interoperabilidad de datos

Los datos sanitarios se almacenan en diferentes formatos y sistemas, lo que supone un obstáculo para los pacientes y los médicos que desean acceder a los historiales clínicos, y para los investigadores que quieren estudiarlos. GPT-4 puede facilitar la conversión de formatos.

Documentos de investigación

Los científicos están empezando a utilizar grandes modelos lingüísticos para redactar artículos científicos. Las aplicaciones de GPT-4 en la medicina y ciencias de la vida mejoraría la eficacia en las investigaciones.

De hecho, el nuevo motor de búsqueda Bing de Microsoft está vinculado a GPT-4 y proporcionará resúmenes en respuesta a consultas científicas. Bing alucina con menos referencias científicas no relacionadas que el chatbot autónomo, que está aislado de Internet.

Consensus, una startup que proporciona resúmenes accesibles de investigaciones científicas, ya ha incorporado GPT-4 a su oferta. Y Microsoft acaba de publicar una versión de demostración de BioGPT, un gran modelo lingüístico entrenado con artículos de investigación.

Estudios biomédicos

Los usuarios pueden pedir a GPT-4 que reúna una serie de aplicaciones de investigación existentes en un único asistente de inteligencia artificial, explica Lee. El asistente podría aprovechar los datos conectados a las aplicaciones y estandarizar el formato, facilitando los análisis y el entrenamiento de nuevos modelos de aprendizaje automático.

La mente de la máquina

Sin embargo, a pesar de lo avanzado que pueda parecer GPT-4, la I.A es a la vez «más lista que tú y más tonta que tú» en matemáticas, estadística y lógica; GPT-4 tiene problemas para resolver los sudokus porque implican retroceder y reevaluar las respuestas.

«Los investigadores de Microsoft han descubierto que las redes neuronales pueden resolver mejor ciertos problemas matemáticos después de haber sido entrenadas con textos lingüísticos. Y eso es algo misterioso y extraño», añadió Lee.

Los hallazgos también tienen implicaciones para la inteligencia humana. Lee afirma: «¿Existen formas de matemáticas a las que estamos ciegos porque nuestros cerebros están programados para el lenguaje?

El entrenamiento de modelos con datos como estructuras de proteínas podría dar lugar a algoritmos y circuitos difíciles de imaginar para las mentes humanas. Los resultados podrían revelar puntos ciegos en la lógica humana e ideas sobre el pensamiento informático.

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