La Universidad de Tsinghua desarrolla un sistema avanzado de formación de médicos con inteligencia artificial

Un equipo de investigadores de la Universidad de Tsinghua ha presentado recientemente un entorno totalmente simulado para la formación médica con IA. Este entorno virtual permite a los médicos virtuales formarse en un hospital virtual sin necesidad de interactuar con pacientes reales.

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El Instituto de Investigación de la Industria Inteligente (AIR) y el Departamento de Ciencias de la Computación y Tecnología de la Universidad de Tsinghua crearon una simulación altamente detallada de un hospital que incluye trabajadores y pacientes virtuales. El entorno virtual, conocido como el Hospital Agente, permite a los médicos de IA realizar diagnósticos y tratamientos a miles de pacientes virtuales. Gracias al proceso de aprendizaje y a la cometer errores, los médicos de IA se volvieron gradualmente competentes en el diagnóstico y tratamiento de pacientes. 

El entorno virtual permite a los médicos con IA diagnosticar a pacientes virtuales

La principal ventaja de este entorno simulado es que permite al usuario trabajar con un gran número de casos sin tener que esperar a pacientes reales. Este método no solo es más rápido en términos de entrenamiento, sino también económicamente eficiente. De esta manera, la IA puede recopilar miles de datos de pacientes virtuales en un tiempo relativamente corto.

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Los investigadores emplearon un proceso conocido como el método MedAgent-Zero para entrenar a médicos virtuales de IA con los historiales clínicos de 10.000 pacientes. Entrenaron modelos de lenguaje de gran tamaño en ocho enfermedades para generar historiales clínicostron. Estas enfermedades incluían nasofaringitis aguda, rinitis aguda, asma bronquial, bronquitis crónica, COVID-19, influenza A, influenza B e infección por micoplasma. Los pacientes virtuales presentaban diferentes signos y estadios de la enfermedad, lo que diversificó la base de datos del conjunto de entrenamiento.

El médico de IA, desarrollado con el modelo GPT-3.5-turbo-1106, se volvió mucho más eficaz en poco tiempo. Gestionó 10 000 casos virtuales y reportó altas tasas de éxito en la exploración, el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes, lo que indica que el sistema tuvo una buena curva de aprendizaje. Las tasas de éxito generales para la enfermedad específica oscilaron entre el 88 % en la exploración, el 95,6 % en el diagnóstico y el 77,6 % en el tratamiento.

El GPT-4 supera al GPT3 en las preguntas del examen de licencia médica

En el estudio posterior, los investigadores de Tsinghua aplicaron el método MedAgent-Zero al modelo gpt-4-1106-preview. La comparación del rendimiento se realizó con 1273 preguntas del conjunto de datos de MedQA, que replica exámenes de licencia médica como el USMLE. El estudio reveló un aumento notable con el modelo GPT-4, con una tasa de éxito del 93,06 % en preguntas sobre enfermedades respiratorias, frente al 84,72 % del GPT-3.

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El exitoso desarrollo e implementación del método Agent Hospital y MedAgent-Zero por parte de la Universidad de Tsinghua marca una nueva revolución en la formación médica. Las simulaciones virtuales son beneficiosas, ya que permiten a los médicos con IA ejercer en un entorno controlado y adaptable, lo que aumenta la eficiencia del proceso de formación.

Informe Cryptopolitan de Brenda Kanana