Moderado
por Eduardo del Piano,
vicepresidente de Usuaria, el panel “Desmitificando la GEN AI”; Diego Branca, Digital
health, BI, CX & Omnichannel Director de Roche Argentina; Diego Waksman, CIO del
Hospital Alemán; Claudia
Tejedor, CIO de Medifé; Pablo Jaca, CIO de Diagnóstico Maipú – DASA
Argentina; y Daniel
Luna, CIO del Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA). El disparador fue la
pregunta ¿qué entienden por Inteligencia Artificial Generativa?
Para Tejedor de Medifé, “la IA
generativa permite crear contenidos originales y puede interpretar el contexto”
y sobre su aplicación en la prepaga, señaló que “si bien no tenemos proyectos
específicos; sí exploramos alianzas, arquitecturas de datos e
interoperabilidad, e interacciones de lenguaje natural con los socios para usar
nuevas tecnologías”.
En Roche
están utilizando IA generativa para llegar con educación médica como prueba
piloto. DASA trabaja en obtener imágenes de mejor calidad con diagnósticos más
acertados y veloces (con validación de médicos).
Hospital
Alemán hizo un intento de resumir HCE y buscar hallazgos para lograr un modelo
conversacional y hacerle preguntas y, según Waksman, “resulta, pero no
encuentra aplicabilidad en la lógica costo-beneficio, por lo que estamos
buscando explorar la realización de bases vectoriales y usar la IA paga solo
para el lenguaje”.
En el caso del HIBA, antes de la
pandemia tenían un programa de IA que utilizaba algoritmos de aprendizaje
automáticos con diferentes dominios.
“Utilizamos
sistemas basados en reglas como, por ejemplo, alertas en HCE que tengan efecto
tanto en médicos como en pacientes, y técnicas de procesamiento de lenguaje
natural, visión computacional para predicción de diagnóstico, hallazgo en
imágenes, dermatología, etc”, detalló Luna.
Sin
embargo, muchas fueron dejando de utilizarse este año por tres motivos: fuga de
talentos, la no disponibilidad de grandes volúmenes de datos para el
entrenamiento y que el mercado va más rápido de lo que lo pueden hacer las
organizaciones médicas en este aspecto: “Entonces no conviene generar sino
convertir para incorporar”, opinó Luna.
Hace dos años, en HIBA comenzaron a
seguir el concepto de probar grandes modelos de lenguaje, definiendo qué
tecnología y para qué según las necesidades de los médicos.
Encontraron
que estos últimos no lo usarían para diagnósticos diferenciales o para
generación de altas, pero sí para tareas administrativas y para consultar datos
del paciente con aquellos que tienen muchos años de información clínica en el
repositorio.
Recientemente, iniciaron un proyecto
con un modelo RAR que permite todo quede en la base de la institución, se le da
el contexto de los datos del paciente, se anonimiza y luego se envía al consumo
de cualquier LLM que sea más económico en el momento. “Fue implementado en la
central de emergencias, hoy está en piloto y andando excelentemente bien”,
expresó Luna y vaticinó: “Solo con el dominio de las evoluciones cambiará el
modelo de documentación clínica, y la idea es reconvertirlo para darlo como
servicio, con beneficios a un modelo coloquial”.
La ética
y la IA.
“Los
sesgos de entrenamiento es el más importante”, según Daniel Luna de HIBA.
“Sucede
que los grandes modelos del lenguaje han absorbido todo lo que está en Internet
y todo lo que es occidental, además del problema ético de las alucinaciones
porque están preparados para contestar algo y lo que no saben lo inventan,
también que no hay modelo regulatorio porque siempre la normativa va detrás del
avance tecnológico, pero seguramente serán restrictivas recién cuando todo haya
sucedido, y por último el uso por parte del profesional que debe ser
considerado como de instancia de validación con grado médico y el modo de
resolverlo por ahora es que sí o sí estas herramientas sean asistentes de un
humano que toma las decisiones”.
“La confidencialidad será un fuerte
tema ético”, dijo Waksman del Hospital Alemán; mientras que Jaca de Dasa
destacó que “cuando los médicos observan los beneficios, dejan de temer por la
pérdida de su trabajo frente a las nuevas tecnologías”, y Branca de Roche
coincidió en que “nuestra experiencia muestra que el miedo a ser reemplazados
por la IA no es una barrera”.
Para Luna, “hay que diferenciar las
especialidades, aún la cirugía robótica es un transductor del humano al robot,
pero aquellos que tienen basado su trabajo esencialmente en el análisis de
información para la toma de decisiones, habrá asistentes que lo ayudarán, pero
a largo plazo se convertirán en asistentes de asistentes”.
Con todo, el valor estará en la educación
de las nuevas generaciones de médicos donde lo que hace años debían aprender de
memoria y ahora se hace de modo más sistémico basado en problemas, en un futuro
no muy lejano los profesionales habrán aprendido a trabajar con asistentes
conversacionales.
“Vamos a
vivir diez años de transición en el modelo de formación y asistencia, con la
oportunidad de que una medicina que en los últimos 50 años se ha visto hiper
especializada y sobrecargada de mucho trabajo que alejó al profesional del
paciente, tenga la oportunidad a través de este tipo de herramientas de
conectar nuevamente con lo empático, lo emocional, lo táctil, lo conversacional
con el paciente, mientras el asistente genere pronósticos y modelos de
tratamiento”, concluyó Luna.
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