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
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