Dispositivos médicos habilitados por inteligencia artificial
Acuerdos de Clínica Mayo y Google, cuidado con la apariencia de confiabilidad de la búsqueda generativa y consejos de la AEPD
Acuerdos de Clínica Mayo y Google, cuidado con la apariencia de confiabilidad de la búsqueda generativa y consejos de la AEPD
En múltiples medios apareció la noticia de la colaboración entre la Clinica Mayo y Google Cloud para probar su tecnología de IA generativa. Recordar que desde 2019 ambas organizaciones tienen un acuerdo estratégico para innovación y uso de la plataforma en la nube.
La novedad reside en que van a comenzar a probar el producto Gen App Builder, con la intención de mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo clínicos, facilitar a los médicos e investigadores la búsqueda de la información que necesitan y, en última instancia, ayudar a mejorar los resultados de los pacientes.
La herramienta “permite a las organizaciones crear chatbots personalizados y aplicaciones de búsqueda semántica en tan solo unos minutos, con una codificación mínima, combinando los datos internos de la organización con la búsqueda de Google y modelos generativos”.
Aquí te dejo un vídeo de ejemplo.
Google Cloud Collaborates with Mayo Clinic to Transform Healthcare with Generative AI
From reimagining enterprise search, to future programs that will transform patient care and research, Google Cloud is…www.googlecloudpresscorner.com
Hoy es viernes, así que me suelto la melena y te cuento más proyectos de la Clínica Mayo.
Para investigar con datos clínicos de múltiples organizaciones es ya universalmente aceptado que una buena política es utilizar arquitecturas federadas, de forma que los datos no tengan que salir de los diferentes repositorios propietarios.
En este caso tenemos la Mayo Clinic Platform_Connect, una red de datos distribuidos de la que participan sistemas de salud, pagadores, empresas de dispositivos médicos y centros médicos académicos.
Esta red conecta datos clínicos a través de una arquitectura segura y federada. Cada socio en Connect aporta su propia colección de datos “limpios, curados y anonimizados al programa”, lo que permite a los usuarios “encontrar nuevos conocimientos sobre condiciones de salud raras y complejas y descubrir una amplia gama de tratamientos y terapias que se pueden aplicar a diversas comunidades en escenarios urbanos y rurales”.
Este conjunto de datos masivos se podrá analizar y con ellos, desarrollar algoritmos basados en inteligencia artificial, al mismo tiempo que los datos permanecen seguros.
One Data Network to Rule Them All - Mayo Clinic Platform
By John Halamka, M.D., President, Mayo Clinic Platform, and Paul Cerrato, senior research analyst and communications…www.mayoclinicplatform.org
Interesante es el artículo de Medical Futurist donde se desgrana los caminos recorridos por los dispositivos médicos habilitados por IA y aprendizaje profundo de la FDA.
Hasta la fecha, la base de datos más reciente muestra un total de 521 aprobaciones. La inmensa mayoría a través del método 510(k). La ruta más fácil para aquellos dispositivos que son equivalentes a otro ya comercializado y que no necesitan nuevos ensayos clínicos, pero sí demostrar que el dispositivo es tan seguro y efectivo como el ya aprobado.
The Current State Of 521 FDA-Approved, AI-Based Medical Devices
Decisions in healthcare can be a matter of life and death, the importance of effective regulation can't be overstated…medicalfuturist.com
Una organización totalmente recomendable si quieres estar informado sobre aspectos de investigación, educación, políticas y la práctica de la IA es HAI de Stanford University.
Y aunque el artículo ya tiene una semanas, (y para estos temas los años se transforman en meses y los meses en semanas), pero pone en su lugar el “hype” de la IAG (inteligencia artificial generativa) al afirmar en su investigación que “el 50 % de las respuestas de los motores de búsqueda generativos carecen de citas verificables, y el 25 % de las citas proporcionadas están fuera de lugar”.
Además de las “alucinaciones” el problema de utilizar IAG en búsquedas conectadas con web es que “no hay una manera fácil de saber qué parte de la respuesta de un motor de búsqueda generativo es puramente generativa (y potencialmente alucinante) y que parte es compatible con los resultados de búsqueda originales”.
Es decir que no está claro cuándo ni cuánto, estos modelos utilizan lo que recuperan de la búsqueda o bien se desvían para generar contenido utilizando su propio modelo.
Generative Search Engines: Beware the Facade of Trustworthiness
According to a new study, 50% of generative search engine responses lack supportive citations, and 25% of the citations…hai.stanford.edu
Finalizo acercándome a informaciones de la Agencia Española de Protección de Datos sobre inteligencia artificial: “principio de exactitud en los tratamientos”.
“En un tratamiento que incorpora un sistema de IA es necesario evaluar la exactitud de los datos de entrada, ya que no hacerlo podría introducir sesgos y comprometer el rendimiento no solo del algoritmo sino de todo el tratamiento.”
Inteligencia Artificial: principio de exactitud en los tratamientos | AEPD
El comportamiento de un algoritmo, entre otros los algoritmos de inteligencia artificial (IA), podría verse…www.aepd.es
Te deseo un buen fin de semana.
Espero que te haya gustado, si es así te agradezco que lo compartas. Puedes suscribirte a este blog de actualidad, y leer más artículos breves. Por supuesto en CuraeSalud encontrarás más información sobre Salud Digital.
Autor: José Miguel Cacho