La inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestro día a día y ha emergido con una fuerza revolucionaria en diferentes campos, donde la medicina no ha sido una excepción.
En la actualidad, la IA está presente en el ámbito sanitario ayudando a mejorar la precisión, eficiencia y calidad de la atención médica, beneficiando tanto a los profesionales del sector de la salud como a los pacientes.
Uno de los aspectos más importantes en el desarrollo de la inteligencia artificial es el uso de modelos de lenguaje, que se dividen en dos tipos principales: modelos generalistas y modelos específicos.
Modelos generalistas y modelos específicos
Los modelos generalistas están diseñados para funcionar en diferentes tareas y en múltiples dominios. Este tipo de modelos se suelen entrenar con grandes cantidades de datos provenientes de diferentes fuentes para que puedan adaptarse a diferentes contextos y necesidades. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo para poder crear datos nuevos que previamente no existían
El resultado del desarrollo de modelos generativos actuales, cuenta con décadas de investigación que gracias a los avances de la tecnología ha evolucionado mucho en los últimos años permitiendo la creación de algoritmos más sofisticados que son capaces de simular procesos biológicos complejos y generar nuevos datos.
Este tipo de modelos se usan como herramientas versátiles y cuentan con múltiples y crecientes usos. Pueden utilizarse en diferentes ámbitos como son el diagnóstico de enfermedades, la producción de resultados clínicos o la realización de cirugías robóticas con alta precisión.
Por otro lado, los modelos específicos de inteligencia artificial en medicina, se centran en abordar tareas médicas especializadas y están diseñados para resolver problemas concretos.
La AI específica se entrena con conjuntos de datos específicos relacionados con una aplicación médica particular y se optimiza para cumplir con objetivos clínicos específicos como la detección de enfermedades, la predicción de resultados de tratamientos o la interpretación de imágenes médicas. Al ser especializados, ofrecen un alto nivel de precisión, eficiencia y eficacia en aplicaciones médicas específicas.
Estos sistemas trabajan con algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos médicos, como imágenes, registros de pacientes o resultados de pruebas con la intención de realizar diagnósticos, pronósticos, recomendaciones de tratamiento y personalización de la atención médica.
La elección entre un modelo generalista o específico dependerá de la naturaleza del problema médico o de las necesidades que tenga el profesional. Ambas ofrecen beneficios notables y tienen potencial para ayudar a la práctica médica: ayudando a mejorar la precisión, eficiencia y calidad de la atención médica, lo que beneficia tanto a profesionales de la salud como a pacientes.
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