Cómo comenzar con la IA generativa en el cuidado de la salud y las ciencias de la vida
- Publicado en 6 de marzo de 2023
- Tiempo estimado de lectura 3 minutos
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A estas alturas, has escuchado mucho sobre el potencial de ChatGPT y Open AI o IA generativa. El potencial es enorme, pero como cualquier otra tecnología, necesitamos identificar cómo aprovecharlo y cómo comenzar. Estas son solo algunas formas en que la IA generativa se puede aplicar en entornos de atención médica y ciencias de la vida.
- Diagnosticar enfermedades y trastornos: La IA generativa puede generar imágenes médicas de alta resolución y datos sintéticos de pacientes que se pueden usar para entrenar modelos de aprendizaje automático para reconocer y diagnosticar, lo que lleva a detecciones y tratamientos más tempranos.
- Personalizar la medicina: Los algoritmos generativos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos, como la relación entre la genómica, las afecciones y la eficacia de los medicamentos, para identificar planes de tratamiento óptimos.
- Descubrimiento de fármacos: La IA generativa puede generar rápidamente grandes cantidades de representaciones químicas electrónicas, lo que permite construir y probar estructuras químicas in silico, acelerando así el proceso de descubrimiento de fármacos.
- Acelerar los ensayos clínicos: La IA generativa puede acelerar la recopilación de datos y resultados de ensayos clínicos y permitir un avance más rápido a las siguientes etapas.
- Robótica médica: La IA generativa se puede utilizar para generar simulaciones de procedimientos médicos, que se pueden utilizar para entrenar robots médicos para la precisión y eficiencia de los procedimientos médicos, reduciendo el riesgo de complicaciones.
- Mantenimiento predictivo de dispositivos médicos: La IA generativa puede recopilar datos de dispositivos médicos para analizar y predecir el mantenimiento necesario.
Gartner predice que para 2025, la IA generativa producirá el 10 por ciento de todos los datos (actualmente es menos del 1 %) con el 20 % de todos los datos de prueba para casos de uso orientados al consumidor y para 2027, el 30 por ciento de los fabricantes utilizarán IA generativa para mejorar la efectividad de su desarrollo de productos.
¿Cómo empezar?
- Mantenga la confianza en el core: Incluso cuando el modelo actual de ChatGPT se escala, y la precisión y relevancia de la inteligencia artificial mejora, un "copiloto" humano es esencial. Como dijo Satya Nadella, "la IA se trata de alinearse con las preferencias humanas y las normas sociales".
- Establezca la base correcta: Comience de manera simple en áreas donde ya haya implementado la capacidad, como un chatbot existente. Seleccione los casos de uso donde la introducción e integración de las capacidades de IA abierta se puede hacer de manera modular y escalable con una evaluación continua del rendimiento del modelo.
- Prepare a su gente: La IA generativa no se trata solo de reducción de costos y automatización. La habilitación de cambios ayudará a los usuarios a trabajar iterativamente a partir de conceptos generados que deben modificarse, refinarse, enriquecerse y aprobarse. La IA es el asistente productivo, no el reemplazo.
- Designar embajadores responsables de IA: Seleccione para casos de uso específicos y considere la disponibilidad de datos diversos y de calidad para el dominio, y la capacidad de incorporar comentarios sobre la experiencia humana en la materia (embajadores de IA) para un reentrenamiento rápido e iterativo del modelo.
- Establezca la gobernanza: Considere una función centralizada para investigar, validar, refinar y canalizar la IA en toda su empresa. Es necesario que exista un enfoque sólido de transparencia y comunicación con clientes, socios y empleados sobre riesgos, limitaciones e incertidumbres. Los planes de control y mitigación de riesgos deben estar alineados con las partes interesadas afectadas y los requisitos legales.
- Respuesta "¿Por qué la IA generativa?": La IA generativa, al igual que con todas las demás tendencias tecnológicas, solo aportará valor si comprende por qué la está utilizando. ¿Qué problema estás resolviendo? ¿Se acumula el caso de negocio? ¿Qué resultados y beneficios realmente desea lograr? Tener claro por qué esto es bueno para su negocio y no solo una cosa para implementar es fundamental para adoptar la IA generativa.
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