Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural, permitiendo que las máquinas comprendan y generen texto con una precisión notablemente similar a la humana. Sin embargo, a pesar de su capacidad lingüística impresionante, estos modelos están limitados por los datos con los que fueron entrenados, lo cual supone un reto significativo en sectores en constante evolución, como el de la salud.
La industria de la salud es compleja y está en continuo cambio, con un vasto y creciente volumen de información que incluir. Las investigaciones médicas, las prácticas clínicas y las guías de tratamiento se actualizan de manera constante, lo que puede dejar rápidamente obsoletos a los LLM más avanzados. Además, los datos de los pacientes, que abarcan desde registros médicos electrónicos hasta informes diagnósticos y historiales médicos, son únicos y altamente personalizados para cada individuo. Por ende, depender únicamente del conocimiento preentrenado de un LLM no es suficiente para ofrecer recomendaciones de salud precisas y personalizadas.
Para tomar decisiones adecuadas en el ámbito sanitario, se necesita integrar información de diversas fuentes, como literatura médica, bases de datos clínicas y registros de pacientes. La limitación de los LLMs para acceder y sintetizar datos de estas fuentes multidimensionales limita su potencial para proporcionar una información integral y bien fundada.
Superar estos desafíos es crucial para maximizar el uso de LLMs en la salud. Pacientes, proveedores de salud e investigadores requieren agentes inteligentes que ofrezcan soporte actualizado y personalizado, que puedan aprovechar el conocimiento médico más reciente junto con los datos individuales de los pacientes.
Una propuesta innovadora es la «función de llamada de LLM», que permite a los modelos de lenguaje interactuar con funciones externas o APIs. Esto facilita el acceso y utilización de fuentes de datos adicionales, ampliando así sus capacidades computacionales más allá de su conocimiento preentrenado, abriendo un abanico de posibilidades para desarrollar agentes de salud inteligentes.
Un ejemplo es el modelo Mistral de Amazon Bedrock, que utilizando la función de llamada de LLM, permite superar estos retos y habilitar el desarrollo de agentes inteligentes de salud. Dichos agentes, que funcionan como asistentes, ayudan a pacientes y proveedores de salud, así como a investigadores. Pueden responder preguntas médicas, interpretar resultados de pruebas y ofrecer consejos de salud basados en la historia médica y las condiciones actuales del paciente. Para los proveedores, estos agentes pueden resumir registros de pacientes, sugerir posibles diagnósticos o planes de tratamiento y mantener a los profesionales actualizados sobre los últimos avances en investigación médica.
Además, la función de llamada de LLM puede realizar triage de pacientes, responder preguntas médicas y ofrecer recomendaciones de tratamiento personalizadas. Los agentes pueden analizar síntomas, historias clínicas y factores de riesgo para proporcionar valoraciones iniciales o guías sobre qué tipo de atención buscar.
La integración de LLMs con fuentes de datos externas se desarrolla mediante una arquitectura que permite procesar entradas en lenguaje natural, invocar funciones externas y combinar resultados de múltiples fuentes para entregar respuestas integrales al usuario. Este avance no solo promete mejorar la atención médica, sino que también aborda preocupaciones sobre privacidad y seguridad de datos, aspectos cruciales en el sector salud.
Las medidas de seguridad y privacidad son esenciales debido a la sensibilidad de la información de salud personal. El cumplimiento de normativas como HIPAA y GDPR es fundamental para proteger la información del paciente. Las organizaciones pueden aprovechar las herramientas de seguridad de Amazon Bedrock para garantizar la protección de datos, implementar cifrado, controles de acceso y técnicas de anonimización.
Con el avance continuo de la tecnología y la digitalización en salud, la evolución de la llamada de función de LLM podría incluir capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, mejor entendimiento del contexto y análisis de datos médicos en formatos multimodales. Este avance no solo representa un progreso significativo en la atención médica, sino que también promueve una atención personalizada y efectiva.
