NVIDIA se ha asociado con Hippocratic AI para desarrollar ‘agentes de atención médica’ impulsados por inteligencia artificial que ya se ha demostrado que superan a otros grandes modelos de lenguaje y enfermeras humanas en tareas específicas. ¿Estos agentes ayudarán a aliviar la escasez mundial de trabajadores sanitarios o generarán más problemas?
La escasez de mano de obra es simplemente un desequilibrio entre la necesidad y la oferta. En el ámbito de la atención sanitaria, esto equivale a no poder ofrecer al número adecuado de personas las habilidades adecuadas en los lugares adecuados para prestar los servicios adecuados a las personas adecuadas.
El Organización Mundial de la Salud (OMS) ha estimado un déficit proyectado de 10 millones de trabajadores de la salud para 2030, principalmente en países de ingresos bajos y medianos. Sin embargo, el impacto de la escasez ya se está sintiendo en entornos rurales y remotos de países de altos ingresos como Estados Unidos y Australia. Para abordar ostensiblemente la crisis mundial de personal sanitario, NVIDIA anunció recientemente su asociación con Hippocratic AI para desarrollar «agentes sanitarios» generativos impulsados por IA.
«Con la IA generativa, tenemos la oportunidad de abordar algunas de las necesidades más urgentes de la industria de la salud», dijo Munjal Shah, cofundador y director ejecutivo de Hippocratic AI. “Podemos ayudar a mitigar la escasez generalizada de personal y aumentar el acceso a una atención de alta calidad, al mismo tiempo que mejoramos los resultados para los pacientes. La tecnología de NIVIDIA es fundamental para lograr la velocidad y fluidez conversacional necesarias para que los pacientes establezcan de forma natural una conexión emocional con los agentes sanitarios de IA generativa de Hippocratic”.
Los agentes se basan en Polaris, el modelo de lenguaje grande (LLM) centrado en la seguridad de Hippocratic, el primero diseñado para conversaciones de atención médica entre pacientes e IA en tiempo real. El ‘sistema de constelación’ de un billón de parámetros de Polaris combina un agente LLM primario que impulsa una conversación amigable para el paciente y varios agentes de apoyo especializados centrados en tareas de atención médica realizadas por enfermeras, trabajadores sociales y nutricionistas para aumentar la seguridad y reducir las alucinaciones de la IA. Están conectados a NVIDIA Motor de nube de avatar (ACE) microservidores y uso Microservicio de inferencia NVIDIAo NIM, para inferencia de baja latencia y reconocimiento de voz, y se presentaron en el reciente NVIDIA GTC.
Agentes sanitarios de IA generativa en tiempo real y siempre disponibles
Tener una latencia súper baja es clave para proporcionar una plataforma que permita a los pacientes establecer una conexión natural y receptiva con los agentes de IA con los que interactúan. Hippocratic está trabajando con NVIDIA para continuar perfeccionando su tecnología para poder ofrecer eso.
«Los agentes digitales basados en voz impulsados por IA generativa pueden marcar el comienzo de una era de abundancia en la atención médica, pero sólo si la tecnología responde a los pacientes como lo haría un ser humano», afirmó Kimberly Powell, vicepresidenta de Atención Médica de NVIDIA. «Este tipo de compromiso requerirá innovación continua y una estrecha colaboración con empresas, como Hippocratic AI, que desarrollen soluciones de vanguardia».
Hippocratic ya ha probado las capacidades de Polaris, reclutando enfermeras y médicos con licencia en EE. UU. para realizar evaluaciones conversacionales del sistema de extremo a extremo haciéndose pasar por pacientes. La compañía dice que, en comparación con OpenAI ChatGPT-4 y LLaMA-2 70B y enfermeras de carne y hueso, Polaris los superó a todos en términos de puntos de referencia de seguridad. Los resultados están disponibles en el repositorio de acceso abierto. arXiv.
El anuncio de que Hippocratic AI y NVIDIA se asociarán para desarrollar agentes sanitarios impulsados por IA suscitó una amplia gama de comentarios sobre Reddit. Quizás el más revelador fue el comentario de Then_Passenger_6688: «La IA hará las cosas ‘humanas’ de trato junto a los pacientes, los humanos harán las cosas ‘robots’ de insertar tubos e inyectar cosas».
IA hipocrática
Es importante recordar que, al menos en esta etapa, los agentes de atención médica se limitan a hablar con los pacientes por teléfono o video para ayudarlos con aspectos como evaluaciones de riesgos para la salud, manejo de enfermedades crónicas, controles preoperatorios y posoperatorios. controles de alta. En este punto. Como todos sabemos, la IA avanza a un ritmo asombroso.
Los medios también han destacado el coste de utilizar un agente sanitario de IA en comparación con el coste de las enfermeras reales. hipocrático sitio web anuncia a todos sus agentes a menos de 9 dólares la hora. Por el contrario, a partir de 2022, el Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. enumeró el salario medio estimado por hora para las enfermeras registradas en $ 42,80. Pero, ¿qué obtiene un paciente por esa cantidad más alta?
Como exenfermera registrada que trabaja en un hospital, puedo decir que hay muchas tareas no relacionadas con la enfermería que no aparecen en ninguna descripción del trabajo: tareas domésticas, entregar y retirar bandejas de comida, poner flores en jarrones y desecharlas cuando han muerto, transportan pacientes no críticos para procedimientos quirúrgicos y de imágenes médicas, conectan el televisor, compran un periódico o revista en particular para un paciente, responden preguntas de familiares sobre el progreso de su ser querido (generalmente más de una vez por turno), solucionan problemas luces/inodoros/cisternas que no funcionan… Podría seguir. Luego está el «lado oscuro» de la enfermería: hablar mal de un paciente o familiar agitado o enojado y recibir abuso verbal y/o físico por parte de cualquier número de visitantes.
Tengo dudas sobre la introducción de agentes sanitarios de IA. Obviamente, el objetivo principal de cualquier tecnología valiosa, como la IA, es resolver problemas o realizar mejoras. ¿Los agentes de atención médica hacen esto? Probablemente si. La IA puede mejorar el mantenimiento de registros médicos y la calidad del servicio en términos de eficiencia y, potencialmente, seguridad, y simplificar la carga de trabajo. Pero considere esto: la IA realiza el registro preoperatorio del paciente, lo que elimina una tarea administrativa bastante sencilla y libera parte del tiempo de la enfermera. Sin embargo, ¿qué cara familiar busca el paciente cuando ingresa en el hospital? No puede ser la IA. Esa interacción previa a la admisión es más que recopilar información; es crucial para establecer simpatía y confianza, calmar la ansiedad y obtener una visión holística del paciente.
En las pruebas de referencia, Polaris obtuvo un rendimiento ligeramente mejor que las enfermeras humanas a la hora de identificar un rango de referencia de laboratorio (96 % frente a 94 %). Sin embargo, todos los resultados de laboratorio que he examinado incluyen un rango de referencia, y las enfermeras saben cómo y dónde buscar uno, incluso si no está incluido. Al evaluar el conocimiento sobre el impacto de un medicamento específico en los resultados de laboratorio, Polaris obtuvo un 80%, mientras que las enfermeras humanas obtuvieron un 63%. Eso está muy bien, pero descuida la capacidad de la enfermera de comprobar por sí misma si un resultado de laboratorio alterado ha sido causado por la medicación. Y esta autonomía tiene un efecto continuo. El resultado fuera de lugar se comunica al médico tratante y/o a la enfermera a cargo, lo que tiene dos propósitos: garantiza el bienestar del paciente e informa al equipo tratante sobre un posible problema.
Mi temor es que la introducción de agentes sanitarios impulsados por la IA contribuya a la compartimentación de la atención sanitaria, en particular de la enfermería. Medicina y cirugia ya se han separado en grupos especializados y en subgrupos aún más pequeños dentro de esos grupos, aislando estas disciplinas de modo que el conocimiento y la experiencia adquiridos en una no se transfieran fácilmente a otra.
Al asociarse con NVIDIA, es discutible que el corazón de la IA hipocrática esté en el lugar correcto.
«Estamos trabajando con NVIDIA para seguir perfeccionando nuestra tecnología y amplificar el impacto de nuestro trabajo de mitigar la escasez de personal y al mismo tiempo mejorar el acceso, la equidad y los resultados para los pacientes», dijo Shah.
Esperemos que se mantengan fieles a su lema: «No hacer daño». El lema se basa en la frase «Primero, no hacer daño», una máxima que a menudo atribuido a Hipócrates pero no aparece en la versión original del Juramento Hipocrático.
Fuente: IA hipocrática, Nvidia
