OpenAI ha unido fuerzas con la startup Color Health para integrar GPT-4 en un "copiloto" basado en IA que ayuda a los médicos a desarrollar planes personalizados de tratamiento del cáncer.
El copiloto, desarrollado por Color Health, aprovecha los modelos de OpenAI para analizar los datos del paciente, incluidos los factores de riesgo personales y los antecedentes familiares, junto con las directrices clínicas.
Al identificar las pruebas diagnósticas que faltan y generar planes de cribado y pretratamiento a medida, el asistente de IA ayuda a los profesionales sanitarios a tomar decisiones basadas en pruebas.
"La visión de Color es hacer accesibles los conocimientos sobre el cáncer en el punto y momento en que pueden tener mayor impacto en las decisiones sanitarias del paciente". dijo Othman LarakiDirector General de Color Health.
El potencial del copiloto para agilizar la atención oncológica es digno de mención, ya que los retrasos en la detección, el diagnóstico y el tratamiento pueden tener graves consecuencias para los pacientes.
Los estudios demuestran que un mes de retraso en el tratamiento puede aumentar la mortalidad entre 6% y 13%.
La prueba del copiloto realizada por Color Health ya ha demostrado resultados prometedores en la reducción de esa cifra. Los clínicos pueden analizar los historiales de los pacientes en una media de solo cinco minutos, frente a las semanas que pueden tardar sin el asistente de IA.
"He sido testigo de las complejidades de desarrollar planes personalizados de detección del cáncer para mis pacientes de alto riesgo", dice el Dr. Keegan Duchicela, médico de atención primaria en Color. "Las directrices evolucionan constantemente y los factores de riesgo individuales no siempre están claros de inmediato".
OpenAI y Color Health empezaron a colaborar en 2023, con el objetivo de utilizar la IA para mejorar la atención a los pacientes con cáncer y la equidad sanitaria. Lo llaman un "flujo de trabajo clínico", que básicamente apoya la toma de decisiones clínicas sin sustituirla en modo alguno.
"Vemos un encaje perfecto para la tecnología de IA, para los modelos lingüísticos, porque realmente pueden ayudar en cada una de esas dimensiones", dijo Brad Lightcap, OpenAI’s chief operating officer (COO).
"Pueden hacer aflorar información relevante con mayor rapidez. Pueden dar a los clínicos más herramientas para entender los historiales médicos, para entender los datos, para entender los laboratorios y los diagnósticos."
Para medir el impacto del copiloto, Color Health se ha asociado con la University of California, San Francisco Helen Diller Family Comprehensive Cancer Center (UCSF HDFCCC).
La asociación llevará a cabo varios niveles de evaluación, seguidos de un despliegue selectivo, con la posibilidad de integrar el copiloto en los flujos de trabajo clínicos para todos los nuevos casos de cáncer en la UCSF.
"La UCSF es líder en la implantación de tecnología punta para mejorar la atención al paciente", afirma el Dr. Alan Ashworth, Presidente del HDFCCC de la UCSF.
"Los pacientes acuden con frecuencia a los oncólogos de atención primaria con pruebas diagnósticas incompletas, y el tiempo que se tarda en cotejar e identificar con precisión la realización de esas pruebas impide a los proveedores trabajar al máximo de su capacidad. Nos interesan las herramientas que puedan mejorar la eficiencia y la precisión del registro previo a la visita y evitar costosos retrasos en el inicio del tratamiento de los pacientes oncológicos de la UCSF."
Color Health tiene la intención de desplegar lentamente el copiloto, empezando con una fase inicial para sus propios médicos y aplicando varios niveles de control de calidad.
Hasta la segunda mitad de 2024, la empresa pretende utilizar la aplicación copilot para proporcionar planes de atención personalizados generados por IA, con supervisión médica, a más de 200.000 pacientes.
La promesa de la IA en la lucha contra las enfermedades
La clave está en utilizar los modelos lingüísticos para democratizar el conocimiento especializado. Ahora es mucho más fácil perfeccionar los modelos para distintos fines, lo que permite a los investigadores crear modelos específicos de un campo con datos médicos.
Del mismo modo, en salud ocular, un chatbot fue diseñado para proporcionar a los médicos información sobre problemas de retina y glaucoma. Al responder a las preguntas clínicas, cumplió o superó los consejos de los expertos, lo que demuestra una vez más cómo la IA puede "agrupar" los conocimientos médicos en un modelo lingüístico.
Por lo demás, la promesa de la IA en la detección, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades, incluido el cáncer, está bien establecida.
Las herramientas de IA ganan a los médicos en identificar formas complejas de cáncer y acelerar el descubrimiento de fármacos y Los medicamentos identificados como IA son incluso rumbo a un ensayo clínico.
