La IA generativa del tipo «gran lenguaje» ha acaparado la atención durante los últimos 10 u 11 meses. El zumbido ha sido tan alto y constante que prácticamente está pidiendo ser descartado como exageración. Eso sería un error, especialmente en el cuidado de la salud.

Consideren el ritmo del crecimiento tecnológico en experiencia médica de tan solo un jugador que no se llama ChatGPT. En el espacio de solo seis meses, Med-PaLM de Google pasó de responder correctamente el 67.2% de las preguntas para una licencia médica a responder correctamente un 86.5%.

Igualmente, si no más impresionante, las respuestas de Med-PaLM 2 fueron frecuentemente calificadas como superiores por jueces médicos a las ofrecidas por doctores humanos en un enfrentamiento cara a cara que usó más de 1,000 preguntas médicas de consumidores. Las preferencias de los jueces se mantuvieron en ocho de nueve métricas relacionadas con la utilidad clínica.

Avancemos al mes presente. El jefe clínico de Google, Michael Howell, MD, MPH, tomó preguntas de la editora en jefe de JAMA, Kirsten Bibbins-Domingo, MD, PhD. Hablaron sobre cómo la IA de gran lenguaje ha evolucionado tan rápidamente y hacia dónde puede dirigirse a continuación. Entre los puntos clave de Howell estaban estos cuatro, ligeramente editados aquí para claridad y brevedad:

1. La IA en atención médica va a cambiar muchas cosas, y todas ellas deberían suceder con los médicos, no a los médicos.

«A veces he pensado cómo debió haber sido practicar cuando apareció la penicilina. Los doctores de la época deben haber dicho algo como, ‘Marquen este momento.'»

2. Estén atentos a los avances dirigidos a ayudar a los médicos en tareas que los alejan del paciente, y lejos del trabajo cognitivo, procedimental y/o emocional de ser un doctor.

«Es probable que veamos herramientas que ayuden a los médicos a evitar cosas como el sesgo de anclaje en el diagnóstico y el retraso del diagnóstico. He sido salvado por una enfermera que me dio un golpecito en el hombro y dijo, ‘Oye doc, ¿realmente quieres hacer eso?’ Estén atentos a que la IA ocupe ese papel en algún momento en el futuro.»

3. El software de contabilidad ha estado en nuestros medios durante años, pero no tenemos menos contadores. Todavía necesitamos profesionales de los números para asegurarnos de que nuestras cifras sigan el camino correcto.

«Probablemente veremos el mismo tipo de cosa en la atención médica. La IA asistirá a los médicos, pero no nos reemplazará. Va a ser interesante simplemente descubrir cómo usarla mejor.»

4. Todo lo que hacen los modelos de gran lenguaje es predecir las siguientes palabras. Entonces, el concepto de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, o refinar las salidas de la IA basadas en las preferencias de las personas, solo va a volverse más importante.

«Al mismo tiempo, si te equivocas en el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, tus modelos pueden degradarse con el tiempo. Y luego, cuando actualizas cualquier cosa en tu modelo, a veces lo mejorarás en un área pero lo empeorarás en otra. Esto es similar al principio de que, como médico, cuanto más tiempo trabajas en la UCI, mejor te vuelves en cuidados intensivos, pero peor te vuelves en proporcionar atención primaria.»

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