Revolución chat GPT, ¿cómo puede impactar en los profesionales de la salud, los pacientes y la industria farmacéutica?

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Chini Torres. Marketing Director. Grupo Mayo.

Revolución chat GPT, ¿cómo puede impactar en los profesionales de la salud, los pacientes y la industria farmacéutica?

10/4/2023
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Probablemente en los últimos meses hayas oído hablar del chat GPT o de modelos similares de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Y no es de extrañar, ha sido uno de los términos de búsqueda más consultado en Google tanto en España como en el mundo.

A nosotros también nos ha llamado la atención, lo hemos usado y, como nos gusta ir siempre un paso más allá, nos hemos preguntado qué utilidad tendrá para el sector healthcare: ¿será de ayuda para los profesionales sanitarios? ¿De qué manera repercutirá en los pacientes? ¿La industria farmacéutica podrá sacarle partido?

El chat GPT es un modelo de PLN que ha sido entrenado con una gran cantidad de datos de texto para poder realizar una amplia variedad de tareas relacionadas con el lenguaje. Aúna dos disciplinas aparentemente lejanas: la lingüística y la inteligencia artificial (IA), y es capaz de comprender el contexto y la intención detrás de preguntas o consultas de los usuarios para dar respuestas acertadas y expresarse de manera natural con información muy exacta.

Un ejemplo que ha dado que hablar es la puesta a prueba de esta tecnología con el último examen MIR. Se le ha planteado la pregunta 188 y esta ha sido su respuesta:


@NachoRdriguez vía Twitter

¿Cómo puede afectar esta tecnología al sector salud?
Ante la revolución que ha supuesto esa nueva herramienta, surge la duda de si verdaderamente será útil en un sector como el de la salud que tantas implicaciones tiene en la vida diaria y si se le podrá extraer toda la capacidad que a priori muestra esta tecnología.

Vamos a analizar el potencial tanto del chat GPT como de otros modelos de PLN para impactar en los profesionales sanitarios, los pacientes y la industria farmacéutica.

Utilidad para el  profesional sanitario
* Mejora en la precisión y eficiencia del diagnóstico: ayudando a los profesionales sanitarios a analizar grandes volúmenes de datos médicos y llegar a un diagnóstico más preciso y rápido. 

* Generación de notas de evolución e informes médicos de forma rápida y precisa: de este modo, los profesionales pueden dedicar más tiempo a tareas más importantes y al trato con el paciente. 

* Anotación de imágenes médicas: los modelos de lenguaje natural pueden ayudar a los radiólogos a analizar imágenes médicas y generar informes minuciosos y detallados.

* Investigación médica: su contribución al análisis de grandes volúmenes de datos médicos posibilitará el descubrimiento de patrones y tendencias, facilitando la labor de los investigadores médicos.

Utilidad para el paciente
* Diagnóstico más preciso y rápido: estas herramientas pueden contribuir a analizar la información médica de los pacientes para agilizar el proceso diagnóstico, lo que puede mejorar el tratamiento y pronóstico del paciente.

* Atención más personalizada: los PNL permiten una mejor comprensión de las necesidades individuales de los pacientes y brindar así una atención más personalizada y humana.

Utilidad en la industria farmacéutica
* Acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos, ensayos clínicos más precisos y eficientes: este tipo de IA puede ayudar a los investigadores a diseñar ensayos clínicos más específicos y eficientes, e identificar nuevas moléculas prometedoras para el desarrollo de medicamentos. Según Sean McClain, fundador y director ejecutivo de Absci, una empresa de creación de fármacos de IA generativa, “es un gran cambio de paradigma dentro de la industria y, en última instancia, conducirá a que los medicamentos lleguen en 18 a 24 meses, en lugar de que tarden cinco años y medio, y aumentará esa tasa de éxito del 4 %”.

Y todo esto, ¿cuándo ocurrirá?
Es importante tener en cuenta que estas aplicaciones se encuentran en desarrollo y están sujetas a limitaciones y desafíos, como por ejemplo la necesidad de un gran volumen de datos para entrenarlas o de una supervisión para asegurar su precisión y seguridad.

A corto plazo, el uso de modelos de lenguaje natural se centrará en flujos de trabajo administrativos y repetitivos, pero, a medida que esta tecnología mejore, se podrá incorporar en más ámbitos, otorgando una ventaja competitiva a aquellos que sean capaces de integrarla y explotarla (incluso al Sistema Nacional de Salud).

Esta herramienta está más cerca de lo que piensas. Si has llegado hasta aquí probablemente no te hayas dado cuenta de que un párrafo de este artículo ha sido escrito con esta tecnología. ¿Eres capaz de adivinar cuál? Sorprendente, ¿no?

Fuentes
https://trends.google.es/trends/explore?date=today%203-m&q=chat%20gpt
https://openai.com/blog/chatgpt/
https://venturebeat.com/ai/how-generative-ai-and-e-coli-are-speeding-up-new-drug-discovery/
https://mobile.twitter.com/NachoRdriguez/status/1617831173421699075
https://www.redaccionmedica.com/secciones/formacion/chatgpt-aprueba-el-mir-2023-con-solo-un-25-de-respuestas-incorrectas-1842

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