Científicos de China y Singapur han colaborado en un modelo de lenguaje extenso multimodal (LLM) que utiliza inteligencia artificial (IA) para ayudar a los médicos en la atención primaria de pacientes con diabetes, especialmente en el diagnóstico, lo que resulta en mejores resultados terapéuticos. Este es el primer modelo de este tipo en el mundo y la investigación acaba de publicarse en la revista Nature Medicine.
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| El equipo de investigación está aplicando IA para diagnosticar y tratar la diabetes. (Fuente: Universidad Carnegie Mellon) |
Se estima que más de 500 millones de personas en todo el mundo tenían diabetes en 2021, principalmente en países de ingresos bajos y medios, que a menudo enfrentan escasez de trabajadores de salud de atención primaria capacitados y pruebas de detección adecuadas limitadas para la retinopatía diabética, una de las complicaciones de la diabetes que afecta el ojo.
Ante esta realidad, investigadores de la Universidad de Tsinghua, la Universidad Jiao Tong de Shanghai y la Universidad Nacional de Singapur han desarrollado un modelo similar al modelo de lenguaje GPT-4 de la empresa de tecnología de inteligencia artificial OpenAI que puede proporcionar a los médicos de atención primaria orientación sobre la gestión de registros médicos durante la atención y el tratamiento de pacientes con diabetes.
Denominado DeepDR-LLM, el modelo integra tanto el lenguaje como la imagen, diseñado para explotar las características superiores de los grandes modelos de lenguaje actuales y el aprendizaje profundo, para proporcionar una solución integral en el diagnóstico de imágenes y realizar recomendaciones de tratamiento adecuadas.
El equipo utilizó un LLM de código abierto con 371.763 recomendaciones de tratamiento reales de 267.730 participantes. Además, los científicos utilizaron 21 conjuntos de datos de imágenes de retina de siete países: China, Singapur, India, Tailandia, Reino Unido, Argelia y Uzbekistán.
En un estudio retrospectivo posterior, DeepDR-LLM mostró un rendimiento comparable al del personal de atención primaria cuando el modelo se configuró en inglés, mientras que el modelo funcionó mejor cuando se configuró en chino.
Además, al evaluar la tarea de identificación de la retinopatía diabética, la precisión promedio de los médicos de atención primaria cuando contaron con el apoyo del modelo aumentó a más del 92%, superior al 81% sin utilizar el modelo del equipo de investigación.
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Fuente: https://baoquocte.vn/benh-nhan-tieu-duong-sap-duoc-nhan-vien-y-te-ai-cham-soc-280474.html
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