El nuevo servicio de Amazon aprovecha el reconocimiento del habla y la IA generativa para crear automáticamente documentación clínica a partir de conversaciones entre el paciente y el médico. AWS es el último gigante tecnológico que busca aprovechar los algoritmos para agilizar la toma de notas médicas.
Con el objetivo de ahorrar
tiempo a los médicos al momento de generar documentación clínica, AWS presentó
un nuevo servicio que permite a los proveedores de softwares
sanitarios crear aplicaciones clínicas que utilizan el reconocimiento de
voz y la IA generativa.
Se trata de AWS HealthScribe,
que permite a los proveedores de softwares sanitarios utilizar una única API
para crear automáticamente transcripciones sólidas, extraer detalles clave (por
ej., términos médicos y medicaciones) y crear resúmenes de conversaciones entre
médicos y pacientes que luego se pueden introducir en un sistema de historia
clínica electrónica (HCE).
De esta forma, AWS HealthScribe agiliza
y facilita a los proveedores la integración de capacidades de IA generativa en
sus aplicaciones, sin necesidad de administrar la infraestructura de
aprendizaje automático (ML) subyacente ni de entrenar sus propios modelos de
lenguaje de gran tamaño (LLM) específicos para el sector sanitario.
Asimismo, el servicio permite
la implementación responsable de sistemas de IA al citar la fuente de
cada línea de texto generado desde la transcripción de la conversación
original, lo que facilita a los médicos la revisión de las notas clínicas antes
de introducirlas en la HCE.
Sobre la IA Generativa
IA generativa es un término
general para cualquier tipo de proceso automatizado que utilice algoritmos para
producir, manipular o sintetizar datos, a menudo en forma de imágenes o texto
legible por humanos. Se llama generativa porque la IA crea algo
que no existía previamente. Eso es lo que la diferencia de la IA
discriminativa, que distingue entre distintos tipos de datos.
A medida que el interés por la
IA generativa crece, los proveedores de softwares sanitarios
buscan aprovechar esta tecnología en sus aplicaciones clínicas para
resolver los problemas más comunes de los médicos. Uno de ellos, es la
recopilación de documentación clínica durante una conversación entre medico y
paciente. Esta documentación es importante para cumplir con las medidas de
calidad y reembolso, pero también para no quitar tiempo a los médicos durante
la atención.
Aunque muchos proveedores
utilizan la conversión de voz a texto y el procesamiento del lenguaje natural
(PLN) para agilizar este proceso, la IA generativa aparece como la pieza
que faltaba para ayudar a estas aplicaciones a pasar de las conversaciones grabadas
a una documentación clínica concisa que pueda introducirse en una HCE.
Sin embargo, trabajar con
IA generativa es complejo y la integración de múltiples sistemas de IA en una
solución cohesiva requiere de ciertos recursos de ingeniería. Para crear estas
capacidades de IA generativa, un proveedor debe entrenar o ajustar su propio
LLM para generar documentación clínica precisa, lo que requiere acceso a
expertos en IA bajo demanda, cantidades masivas de datos sanitarios
cuidadosamente anotados y una capacidad de cálculo significativa.
Incluso entonces, un LLM para la
atención sanitaria debe estar especialmente entrenado para comprender la
compleja terminología médica, para ser capaz de entender, analizar y resumir
discusiones fluidas y para reconocer nombres de recetas y dosis.
Además, para garantizar que
estas soluciones funcionan correctamente, los proveedores de software también
deben tener en cuenta una IA responsable, lo que incluye diseñar la solución de
modo que los médicos puedan rastrear el origen de cualquier texto generado, así
como garantizar que estos sistemas cumplan los estrictos requisitos de
seguridad y privacidad del sector.
En conclusión, y debido a todas
estas barreras, es un reto para los proveedores de software sanitario
comercializar rápidamente soluciones basadas en IA, a pesar de los beneficios
potenciales tanto para los médicos como para los pacientes.
Fuentes: AWS
Leído en e-health-reporter-by-atym
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