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Cómo usa Google la IA y las asociaciones con la industria están avanzando en una investigación sanitaria y ayudándo a crear productos centrados en mejorar la salud de miles de millones de personas.
Durante años, el equipo de Google Research ha trabajado para encontrar soluciones a desafíos aparentemente imposibles, como la computación cuántica y la previsión de inundaciones. Y también se han centrado en hacer esto en la atención médica, desde ayudar a los radiólogos a detectar el cáncer de mama hasta apoyar el cribado de la retinopatía diabética, un dominio en el que la Inteligencia Artificial (IA) puede catalizar la creación de soluciones más personalizadas, accesibles y eficaces.
Colaborando estrechamente con proveedores de atención médica, investigadores y socios de la industria, Google ha publicado investigaciones, creado herramientas de código abierto y construido sistemas de IA que tienen el potencial de impactar positivamente en los resultados de salud de las personas a nivel mundial. A continuación, se muestra un vistazo a cómo la IA está transformando la atención médica, cómo se está llevando la investigación a la realidad y algunos los aprendizajes a medida que construyen soluciones de próxima generación.
Explorando cómo la IA generativa puede transformar la atención médica
El año pasado, el equipo de Google se propuso construir un modelo de lenguaje grande (LLM) capaz de alcanzar una puntuación de aprobado en las preguntas estilo Examen de Licencia Médica de EE. UU. Basado en la tecnología LLM PaLM de Google para adaptarla a la medicina y crearon Med-PaLM, que logró un rendimiento de vanguardia en tareas de respuesta a preguntas médicas. Sin embargo, dicha investigación no se detuvo ahí. Si bien Med-PaLM y Med-PaLM 2 permitio resolver un gran desafío de larga data en la IA, el objetivo es impactar positivamente en la atención médica y hacerlo de una manera audaz y responsable.
A través de una mayor investigación y desarrollo de modelos, han continuado evaluando la promesa de la IA generativa en la medicina, identificando cómo es posible mejorar la seguridad, la precisión y la equidad de estas herramientas. Con las últimas exploraciones multimodales en medicina, presentaron ELIXR, un enfoque novedoso para injertar LLM con modelos de imágenes médicas para crear modelos multimodales especializados. Además, han estado haciendo que los médicos evalúen el rendimiento de Med-PaLM y compartiendo dichos resultados públicamente. Ahora, trabajan con socios a través de Google Cloud para explorar cómo estos modelos ajustados médicamente pueden transformar la atención médica.
Asociación con organizaciones de atención médica para llevar la investigación a la realidad
Desde demostrar que la IA puede ayudar a los radiólogos a identificar signos de cáncer de mama en las mamografías hasta usar la IA para contornear órganos para la radioterapia, la investigación publicada ha ilustrado un futuro en el que la IA puede ayudar a avanzar en el campo de la medicina. Sin embargo, sin una validación y aplicación clínica reales, sigue siendo solo eso: investigación.
En los últimos años, se ha aprendido la importancia de asociarse con organizaciones de atención médica para validar la investigación en entornos clínicos. Están trabajando con Jacaranda Health en Kenia para mejorar modelos de AI de ultrasonido fetal, con la Universidad de Osaka para mejorar los clasificadores dermatológicos y con un grupo de organizaciones de atención médica para comprender dónde y cómo la tecnología Med-PaLM 2 es más útil. Trabajar con los mejores socios de investigación ayuda a todos a comprender cómo la IA puede respaldar los flujos de trabajo clínicos reales.
Llevando esto un paso más allá, se sabe que los socios son clave para escalar este trabajo y mejorar la salud de millones de personas a nivel mundial. Específicamente en genómica, asociandose con PacBio, un desarrollador de instrumentos de secuenciación de genomas, para mejorar el análisis genómico utilizando DeepVariant y DeepConsensus.
Compartir el aprendizaje en la construcción y el despliegue de soluciones de salud
Al construir soluciones impulsadas por IA que se integran en los sistemas de salud y mejoran los resultados de salud, a menudo se enfrentan a desafíos nuevos y complejos. Las organizaciones de atención médica están sobrecargadas por diferentes herramientas tecnológicas, por lo que los sistemas de IA deben agregar valor rápidamente en lugar de contribuir a la carga tecnológica. Hasta ahora han aprendido mucho en el camino hacia el impacto. Desde comprender la necesidad de crear conjuntos de datos más equitativos hasta identificar la forma correcta de integrar los flujos de trabajo clínicos, el objetivo es aprender lo máximo posible y ayudar a otros a comprender cómo implementar soluciones de IA sanitaria de manera eficaz y segura.
Más allá de compartir lo aprendido , es importante poner las herramientas a disposición pública de los investigadores e innovadores de la salud. A través de la publicación de código abierto de tecnologías como Open Health Stack y CXR Foundation, Google está empoderando a otros para construir soluciones de salud digital de próxima generación que puedan ahorrar tiempo y mejorar los resultados de salud.
A través de la investigación fundamental y aplicada en IA sanitaria, esperan ayudar a las personas a vislumbrar un futuro en la atención médica que sea más accesible, preciso y equitativo.
