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La IA en la sanidad: Google presenta MedML

Google lanza oficialmente MedML inicialmente sólo en EE.UU. (Imagen: Google).
Google lanza oficialmente MedML inicialmente sólo en EE.UU. (Imagen: Google).
Google MedML es un modelo de lenguaje de IA desarrollado específicamente para el sector sanitario y ya está disponible para los clientes de Google Cloud en EE.UU. a través de la plataforma Vertex AI.

El uso de la inteligencia artificial en la atención sanitaria promete aliviar la carga del personal médico y mejorar el diagnóstico de las enfermedades. Tras trabajos de investigación anteriores sobre modelos lingüísticos de IA Med-PaLM y Med-PaLM 2 para aplicaciones médicas en 2022 y 2023, Google presenta ahora el modelo de lenguaje de IA comercial MedLM.

MedML está disponible en dos versiones en EE.UU. y se basa en Med-PaLM 2, que, según los estudios de Google, corresponde aproximadamente al nivel de conocimientos de un especialista médico (por ejemplo, un oncólogo o un ortopedista). "El primer modelo MedLM es más grande, diseñado para tareas complejas. El segundo es un modelo medio, capaz de afinarse y el mejor para escalar tareas", explica Google en su blog sobre la nube https://cloud.google.com/blog/topics/healthcare-life-sciences/introducing-medlm-for-the-healthcare-industry?hl=en.

Dos modelos MedLM para diferentes casos de uso

Por ejemplo, un modelo podría registrar los resúmenes de las conversaciones de los pacientes, mientras que el otro sería más adecuado para las búsquedas de medicamentos. En los próximos meses, el nuevo modelo de IA de Google, Gemini, también se integrará en el conjunto MedLM para permitir una gama aún más amplia de aplicaciones

Varias grandes empresas del sector médico ya han utilizado por adelantado la nueva IA médica de Google. De este modo, MedLM ha podido ampliar la Augmedix para generar automáticamente informes a partir de conversaciones grabadas entre médicos y pacientes. La IA BenchSci también se optimizó con la ayuda de MedLM para acelerar la investigación y el desarrollo de medicamentos. Esto permite a los investigadores crear automáticamente diagramas de conocimiento a partir de más de 100 millones de experimentos.

Fuente(s)

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Alexander Pensler, 2023-12-17 (Update: 2023-12-17)