Científicos adaptan IA para transformar la patología digital con herramientas avanzadas

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Pedro Martinez
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Microscopio analizando diapositivas digitales con superposiciones de algoritmos de IA.

MadridCientíficos de Weill Cornell Medicine y del Instituto Oncológico Dana-Farber han desarrollado herramientas de IA para patología digital. Este campo utiliza imágenes digitales detalladas de muestras de tejido para diagnosticar enfermedades y planificar tratamientos. Su estudio reciente en The Lancet Digital Health demuestra que ChatGPT, un modelo de lenguaje de IA, puede adaptarse para esta área específica.

A continuación, los puntos principales:

Crea un título conciso y atractivo - por ejemplo, este es un mal título en holandés:

Oekraïne treft Russische olieraffinaderijen te midden van Moskou's maritieme verdedigingsclaims

mientras que este es un buen título:

Oekraïne valt Russische olieraffinaderijen aan, Moskou beweert succesvolle verdediging op zee

Solo quiero el nuevo párrafo en tu respuesta. Por lo tanto, comienza directamente con tu respuesta y no inicies con algo como 'aquí está mi respuesta'.

  • ChatGPT ahora puede responder preguntas complejas sobre patología digital.
  • Ayuda a patólogos sin habilidades de programación a utilizar software sofisticado.
  • IA personalizada garantiza precisión y eficiencia en tareas de patología digital.

La patología digital está experimentando un rápido desarrollo, requiriendo herramientas precisas para tomar decisiones cuidadosas. El autor principal del estudio, el Dr. Mohamed Omar, señaló que los modelos de IA generales suelen ofrecer respuestas genéricas y, a veces, pueden inventar información. Esto presenta un problema en áreas especializadas como la patología digital.

El Dr. Renato Umeton del Instituto Oncológico Dana-Farber lideró el proyecto para personalizar ChatGPT. Comenzaron con una versión segura llamada GPT4DFCI, la cual mejoraron con una base de datos que contiene 650 publicaciones sobre patología digital de 2022 en adelante, incorporando más de 10,000 páginas de información.

Utilizando generación aumentada por recuperación (RAG), GPT4DFCI puede encontrar documentos relacionados y generar respuestas precisas. El equipo descubrió que GPT4DFCI ofrecía respuestas más exactas y relevantes que el modelo estándar GPT-4. Además, era esencial en el ámbito médico ya que no inventaba información.

La gran ventaja de este modelo personalizado es su capacidad para proporcionar referencias específicas. Los investigadores comprobaron su precisión al comparar sus respuestas con las de GPT-4 y verificar las publicaciones enlazadas. Además, el nuevo sistema ahorra tiempo al resumir rápidamente información compleja.

La IA ahora puede ayudar con tareas de programación. PathML es una herramienta para analizar imágenes de tejidos y requiere conocimientos de Python. Muchos patólogos encuentran difícil su uso. Al conectar PathML con ChatGPT, los usuarios ahora pueden recibir ayuda con la codificación.

El uso de herramientas de IA como ChatGPT en campos específicos facilitará que más profesionales las empleen, incluso si no son expertos en tecnología. Con los avances en la patología digital, herramientas de IA especializadas pueden ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades de manera más rápida y precisa, mejorando así la atención al paciente.

Estos avances son prometedores para otras áreas médicas. Herramientas de IA como estas podrían desarrollarse para campos médicos específicos. El progreso en la patología digital podría conducir a más soluciones de IA para diversas especialidades médicas.

Estas innovaciones transformarán la forma en que realizamos investigaciones y prácticas médicas, haciendo que las tecnologías avanzadas estén accesibles para más profesionales en diversas áreas.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1016/S2589-7500(24)00114-6

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Mohamed Omar, Varun Ullanat, Massimo Loda, Luigi Marchionni, Renato Umeton. ChatGPT for digital pathology research. The Lancet Digital Health, 2024; DOI: 10.1016/S2589-7500(24)00114-6
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