“Nunca hemos visto los avances que han venido con grandes modelos de lenguaje como ChatGPT. Históricamente, el chatbots Eran muy primitivos, mientras que los de hoy pueden responder preguntas básicas como lo haría una persona. No es sorprendente que estos sistemas sean ahora capaces de superar las pruebas de Turing y los conocimientos médicos”, afirma. Jaime De Los Hoyos Moreno, jefe del Departamento de Informática Biomédica de la Clínica Alemana de Santiago, Chile.
Así reflejó el especialista cuán grande ha sido el protagonismo obtenido por la inteligencia artificial (IA) en los últimos años, luego de participar este miércoles en la conferencia “Inteligencia Artificial en Salud: perspectivas presentes y futuras” durante el IX Congreso Latinoamericano de Tecnología y Negocios América Digital, realizado en Santiago de Chile.
Cirujano de profesión, De Los Hoyos destaca que la medicina tiene un amplio potencial para el uso de la IA, porque tradicionalmente maneja una gran cantidad de datos que “han sido sistematizados y gestionados en sistemas de información hospitalarios de centros médicos públicos y “privados”. Por otro lado, aunque la IA no es un concepto reciente, la aparición de la IA generativa ha marcado un hito tecnológico. La razón radica en el hecho de que estos modelos ahora emulan la capacidad del ser humano para resolver problemas.
Posteriormente, el especialista mostró un video de una celebración de Año Nuevo en China que resultó ser creación de Sora, un modelo de la empresa OpenAI, que crea videos artificiales a partir de instrucciones dadas por el usuario. “Ha habido una rápida evolución de los sistemas de IA. Hemos pasado de sistemas que se limitaban a clasificar categorías a otros capaces de generar textos, vídeos e incluso música”, afirmó el ponente.
Cabe señalar que la medicina mantiene una larga relación con la IA si tenemos en cuenta la aplicación de modelos “clasificadores” o aprendizaje automático. En ese sentido, De Los Hoyos menciona los sistemas de predicción de la edad ósea. Se trata de modelos que nos permiten evaluar los problemas de crecimiento de los bebés estudiando sus huesos y comprobando si su edad biológica coincide con su edad cronológica.
Posteriormente, la oferta de aprendizaje automático Se amplió al análisis de neuroimagen que detectaba el riesgo de sufrir un ictus en personas mayores. “Las exploraciones no le dieron la precisión para promover el tratamiento contra el accidente cerebrovascular. La IA te informa si todavía estás en la “ventana” o periodo de predicción para salvar la capacidad funcional del cerebro o la vida del paciente”, aclara el ponente.
Sin embargo, estos sistemas operan de forma automatizada, siguiendo comandos previamente establecidos, a diferencia de la IA generativa que se asemeja más a la flexibilidad de la inteligencia humana a la hora de crear contenidos. Y de esta manera, el creador de imágenes ChatGPT puede mostrar fotografías de una joven doctora, así como tejido de piel humana. Si se estudia esto último, surge la controversia: parece realista, pero no es preciso. De Los Hoyos destaca que si bien la imagen es similar a las de los libros de medicina, lo cierto es que el dibujo no es proporcional a las medidas de una persona real.
Resulta que ChatGPT es un sistema previamente entrenado que recibe enormes volúmenes de información textual. Así, podrás reconocer patrones que respondan a las preguntas de los usuarios. “Pero surge la duda de recurrir a estos portales para conocer algo como el tratamiento actual para la neumonía con determinadas características. El sistema tendrá capacidad de respuesta, pero sólo hasta cierto punto”, advierte el ejecutivo de Clínica Alemana.
El principal problema de estos modelos surge de su mayor virtud: la amplitud de su base de datos. Al recopilar una gran cantidad de información, se recopilan fuentes de diversas calidades. Y como los modelos de IA generativa enfatizan que una respuesta sea más coherente que precisa, puede ocurrir el fenómeno de la “alucinación”: en el deseo de mostrar respuestas coherentes, incluso cuando sean imprecisas, se inventa información que no es real”.
Como curiosidad, De Los Hoyos dice que las primeras versiones de ChatGPT eran susceptibles de cambiar de opinión sobre un tema si el usuario insistía en que una respuesta no era correcta. Pero ahora no es tan fácil. Entonces, siendo la “alucinación” un problema latente, no sería extraño pensar que el ejemplo del “tejido falso” se replica en información textual.
“Los modelos de lenguaje grande son una versión sofisticada del predictor de palabras del teléfonos inteligentes. les damos un inmediato (texto inicial) y el sistema busca en su base de datos lo que puede venir después”, explica el médico. Otro punto a tener en cuenta es que los modelos no están formados específicamente para abordar temas de salud, sino que son generalistas.
Sin embargo, los modelos de IA generativa aún pueden funcionar eficazmente en múltiples tareas en medicina. Por ejemplo, De Los Hoyos menciona el resumen de la historia clínica del paciente que clasifica los hallazgos más importantes como los valores de creatinina o glucosa. Además, pueden procesar un conjunto de historias clínicas para comprobar qué paciente tiene mayor riesgo de desarrollar determinadas enfermedades.
Respecto al futuro de la IA en la medicina y la sociedad, De Los Hoyos no es alarmista. Lejos de predecir un escenario apocalíptico, el ponente señala que se cumplirá el teorema de Friedman, una de las tesis básicas de la informática biomédica: la IA generativa no será un sustituto de la actividad humana, sino un complemento. En última instancia, las tecnologías agregadas a la inteligencia humana son mejores que cualquiera de las dos por separado. “Vamos a ver muchos más avances en este tema, pero hay que tener cuidado, porque al final tenemos al ser humano en primera línea”, señaló el experto.
