Introducción

En un mundo que atraviesa una revolución tecnológica, la fusión de la inteligencia artificial y la atención sanitaria está remodelando el panorama del diagnóstico y tratamiento médico. Uno de los héroes silenciosos detrás de esta transformación es la aplicación de modelos de lenguaje grande (LLM) en el campo de la medicina, la salud y principalmente en el análisis de textos. Este artículo profundiza en el ámbito de los LLM en el contexto de las aplicaciones médicas basadas en texto y explora cómo estos poderosos modelos de IA están revolucionando la industria de la salud.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

• Comprender el papel de los modelos de lenguaje grande (LLM) en el análisis de textos médicos.
• Reconocer la importancia de las imágenes médicas en la atención sanitaria moderna.
• Identificar los retos que plantea el volumen de imágenes médicas en la asistencia sanitaria.
• Comprenda cómo los LLM ayudan a automatizar el análisis y diagnóstico de textos médicos.
• Apreciar la eficiencia de los LLM en la clasificación de casos médicos críticos.
• Explore cómo los LLM contribuyen a los planes de tratamiento personalizados basados ​​en los historiales de los pacientes.
• Comprender el papel colaborativo de los LLM para ayudar a los radiólogos.
• Descubra cómo los LLM pueden ayudar en educación a estudiantes y profesionales de medicina.

Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.

El mundo invisible de las imágenes médicas y la atención sanitaria

Antes de sumergirnos en el mundo de los LLM, tomemos un momento para apreciar la presencia de imágenes médicas. Es la columna vertebral de la medicina moderna en la vida tecnológica actual que ayuda a visualizar y detectar enfermedades y ayuda a monitorear el progreso de muchos tratamientos. La radiología, en particular, depende en gran medida de imágenes médicas de rayos X, resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y más.

Sin embargo, este tesoro de imágenes médicas presenta un desafío: el gran volumen. Los hospitales e instituciones sanitarias utilizan diariamente grandes cantidades de imágenes médicas. Analizar e interpretar esta avalancha manualmente es desalentador, requiere mucho tiempo y está propenso a errores humanos.

Además de su papel fundamental en el análisis de imágenes médicas, los modelos de lenguaje grande destacan en la comprensión y el procesamiento de información médica basada en texto. Proporcionan claridad para comprender la jerga médica compleja e incluso ayudan a interpretar notas e informes. Los LLM contribuyen a un análisis de textos médicos más eficiente y preciso, mejorando las capacidades generales de los profesionales de la salud y el análisis médico.

Con esta comprensión, exploremos más a fondo cómo los LLM están revolucionando la industria de la salud en imágenes médicas y análisis de texto.

Aplicaciones de LLM en análisis de textos médicos

Antes de comprender las funciones multifacéticas que desempeñan los modelos de lenguaje grande en la atención sanitaria, echemos un vistazo breve a sus principales aplicaciones en el ámbito del análisis de textos médicos:

• Diagnóstico y pronóstico de enfermedades: Los LLM pueden revisar grandes bases de datos de textos médicos para ayudar a los proveedores de atención médica a diagnosticar diversas enfermedades. No sólo pueden ayudar en el diagnóstico inicial, sino que también pueden hacer conjeturas fundamentadas sobre la progresión y el pronóstico de la enfermedad, dada suficiente información contextual.
• Documentación Clínica y Historia Clínica Electrónica: Manejar documentación clínica extensa puede llevar mucho tiempo a los profesionales médicos. Los LLM ofrecen un medio más eficiente para transcribir, resumir y analizar registros médicos electrónicos (EHR), lo que permite a los proveedores de atención médica centrarse más en la atención al paciente.
• Descubrimiento y reutilización de fármacos: Al explorar una gran cantidad de literatura biomédica, los LLM pueden identificar posibles fármacos candidatos e incluso sugerir usos alternativos para los medicamentos existentes, acelerando el proceso de descubrimiento y reutilización en farmacología.
• Análisis de la literatura biomédica: El cuerpo cada vez mayor de literatura médica puede resultar abrumador. Los LLM pueden examinar numerosos artículos científicos, identificar hallazgos clave y proporcionar resúmenes concisos, lo que ayuda a una asimilación más rápida de nuevos conocimientos.
• Chatbots de atención al paciente y salud: Los LLM impulsan chatbots inteligentes que pueden manejar una variedad de funciones, desde responder consultas de salud comunes hasta ofrecer clasificación inicial en emergencias, brindando un apoyo invaluable tanto a los pacientes como a los proveedores de atención médica.

¿Cómo funcionan los LLM en la industria de la salud?

• ¿Qué son los modelos de lenguaje grande? Los modelos de lenguaje grandes son un subconjunto de modelos de aprendizaje automático diseñados para comprender, interpretar y generar texto similar al humano. Estos modelos se entrenan en vastos conjuntos de datos que incluyen libros, artículos, sitios web y otras fuentes basadas en texto. Sirven como analizadores y generadores de texto muy avanzados que pueden comprender el contexto y la semántica.

• La evolución de los LLM en el campo médico: En la última década, los LLM han ganado prominencia en la atención médica, evolucionando desde simples chatbots hasta herramientas sofisticadas capaces de analizar literatura médica compleja. La llegada de hardware más potente y algoritmos más eficientes ha permitido a estos modelos examinar gigabytes de datos en segundos, ofreciendo información y análisis en tiempo real. Su adaptabilidad les permite aprender continuamente de nueva información, lo que los hace cada vez más precisos y confiables.
• ¿En qué se diferencian los LLM de los métodos tradicionales de PNL? Los métodos tradicionales de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como los sistemas basados ​​en reglas o los modelos de aprendizaje automático más simples, operan con algoritmos fijos con un alcance limitado para comprender el contexto. Sin embargo, los LLM aprovechan el aprendizaje profundo para comprender las complejidades del lenguaje humano, incluidos modismos, jerga médica y estructuras de oraciones complejas. Esto permite a los LLM generar conocimientos mucho más matizados y contextualmente precisos que los que pueden ofrecer los métodos tradicionales de PNL.

Ventajas y capacidades de los LLM en análisis de textos médicos

• Comprensión contextual: A diferencia de los algoritmos de búsqueda tradicionales que se basan en la concordancia de palabras clave, los LLM comprenden el contexto del texto, lo que permite obtener información más precisa y matizada.
• Velocidad: Los LLM pueden analizar y generar informes rápidamente, ahorrando tiempo valioso en entornos de atención médica críticos.
• Multifuncionalidad: Más allá del simple análisis de texto, pueden ayudar en el diagnóstico, brindar recomendaciones de tratamiento personalizadas y servir como herramientas educativas.
• Adaptabilidad: Estos modelos se pueden ajustar a dominios o funciones médicas específicas, lo que los hace increíblemente versátiles.

El papel de los LLM en el análisis de textos médicos

• Análisis y diagnóstico automatizados: Los modelos de lenguaje grandes se entrenan utilizando muchos conjuntos de datos, incluida literatura médica y estudios de casos en tiempo real. Destacan en la comprensión del contexto y pueden analizar una jerga médica compleja. Los LLM pueden proporcionar análisis automatizados e incluso diagnosticar enfermedades cuando se aplican a textos médicos.
• Triaje eficiente: En urgencias cada minuto cuenta. Los modelos de lenguaje grandes pueden clasificar rápidamente los casos analizando informes médicos o notas textuales clínicas, señalando condiciones críticas, como hemorragias o anomalías. Esto acelera la atención al paciente y optimiza la asignación de recursos.
• Planes de tratamiento personalizados: Los LLM en imágenes médicas contribuyen a la medicina personalizada al analizar los historiales de los pacientes, incluida la genética, las alergias y las respuestas a tratamientos anteriores. Pueden recomendar planes de tratamiento personalizados basados ​​en esta información.
• Radiólogos asistentes: Los modelos de lenguaje grandes ayudan como asistentes a los radiólogos. Pueden preevaluar informes médicos, resaltar anomalías y sugerir posibles diagnósticos. Este enfoque colaborativo mejora la precisión de los diagnósticos y reduce la fatiga del radiólogo.
• Herramientas educativas: Los modelos de lenguaje grandes pueden resultar útiles como herramientas con fines educativos para estudiantes y profesionales de medicina. Pueden generar reconstrucciones 3D a partir de descripciones textuales, simular escenarios médicos y proporcionar explicaciones detalladas con fines educativos.

¿Cómo se pueden automatizar los LLM para el diagnóstico?

Aquí hay un fragmento de código simplificado que utiliza un modelo de lenguaje (como GPT-3) para ver cómo se pueden usar modelos de lenguaje grandes para análisis y diagnóstico automatizados basados ​​en texto médico:

import openai
import time # Your OpenAI API key
api_key = "YOUR_API_KEY" # Patient's medical report medical_report = """
Patient: John Doe
Age: 45
Symptoms: Persistent cough, shortness of breath, fever. Medical History:
- Allergies: None
- Medications: None
- Past Illnesses: None Diagnosis:
Based on the patient's symptoms and medical history, John Doe is suffering from a respiratory infection, possibly pneumonia. Further tests and evaluation are recommended for confirmation. """ # Initialize OpenAI's GPT-3 model
openai.api_key = api_key # Define a language model
prompt = f"Diagnose the condition by seeing the following report:n{medical_report}nDiagnosis:" while True: try: # Generate a diagnosis using the language model response = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=50 # Adjust the number of tokens based on your requirements ) # Extract and print the generated diagnosis diagnosis = response.choices[0].text.strip() print("Generated Diagnosis:") print(diagnosis) # Break out of the loop once the response is successfully obtained break except openai.error.RateLimitError as e: # If you hit the rate limit, wait for a moment and retry print("Rate limit exceeded. Waiting for rate limit reset...") time.sleep(60) # Wait for 1 minute (adjust as needed) except Exception as e: # Handle other exceptions print(f"An error occurred: {e}") break # Break out of the loop on other errors

Salida:

• Importe la biblioteca openai y configure la clave OpenAI
• Cree un informe médico que contenga información del paciente, síntomas e historial médico.
• Inicialice el modelo GPT-3 de OpenAI y defina un mensaje que le solicite al modelo que diagnostique la condición médica según el informe proporcionado.
• Utilice openai.Completion para generar un diagnóstico. Y ajuste el parámetro max_tokens para controlar la longitud del texto generado.
• Extraer e imprimir el diagnóstico generado.

Muestra de salida

Generated Diagnosis: "Based on the patient's symptoms and medical history, it is likely that John Doe is suffering from a respiratory infection, possibly pneumonia.
Further tests and evaluation are recommended for confirmation."

Este código muestra cómo un modelo de lenguaje grande puede ayudar a generar diagnósticos médicos automatizados basados ​​en informes médicos textuales. Recuerde que el diagnóstico médico en el mundo real siempre debe implicar la consulta con profesionales de la salud y no debe depender de diagnósticos generados por IA.

Combinando VIT y LLM para un análisis integral de imágenes médicas

Exploremos algunos fragmentos de código que demuestran la aplicación de los LLM en imágenes médicas.

import torch
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification # Load a pre-trained Vision Transformer (ViT) model
model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
feature_extractor = ViTFeatureExtractor(model_name)
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name) # Load and preprocess a medical image
from PIL import Image image = Image.open("chest_xray.jpg")
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt") # Get predictions from the model
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits

En este código, utilizamos el modelo Vision Transformer (ViT) para clasificar una imagen médica. Los LLM, como ViT, se adaptan a diversas tareas relacionadas con imágenes en imágenes médicas.

Detección automatizada de anomalías

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification # Load a pre-trained Vision Transformer (ViT) model
model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
feature_extractor = ViTFeatureExtractor(model_name)
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name) # Load and preprocess a medical image
image = Image.open("chest_xray.jpg")
transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(),
])
input_image = transform(image).unsqueeze(0) # Extract features from the image
inputs = feature_extractor(images=input_image)
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits

En este código, utilizamos un modelo Vision Transformer (ViT) para detectar anomalías en una imagen médica automáticamente. El modelo extrae características de la imagen y la variable logits_per_image contiene las predicciones del modelo.

Subtítulos de imágenes médicas

import torch
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageToText # Load a pre-trained ViT model for image captioning
model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k-cmlm"
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name)
model = ViTForImageToText.from_pretrained(model_name) # Load and preprocess a medical image
image = Image.open("MRI_scan.jpg")
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids=inputs["pixel_values"]) caption = feature_extractor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("Image Caption:", caption)

Este código muestra cómo un LLM puede generar leyendas descriptivas para imágenes médicas. Emplea un modelo Vision Transformer (ViT) previamente entrenado.

Flujo de trabajo técnico de LLM en análisis de textos médicos

• Recopilación de datos: Los LLM inician el proceso utilizando y recopilando diferentes conjuntos de datos, que incluyen informes médicos, artículos de investigación y notas clínicas.
• Preprocesamiento: Los datos recopilados se someten a un preprocesamiento, donde el texto se estandariza, limpia y organiza para su análisis.
• Extracción de características: Los modelos de lenguaje grandes utilizan métodos avanzados para obtener o encontrar información crucial y útil a partir de datos textuales, identificando detalles clave y problemas médicos.
• Capacitación: Los modelos de lenguaje grandes se entrenan mediante el aprendizaje profundo que ayuda a encontrar y observar los patrones y las condiciones médicas dentro de la información que se encuentra en forma textual.
• Sintonia FINA: El modelo se ajusta para tareas médicas específicas después del proceso de formación. Por ejemplo, podría aprender a identificar enfermedades o afecciones específicas a partir de informes médicos.
• Modelo de validación: El desempeño del LLM se valida rigurosamente utilizando conjuntos de datos separados para garantizar la precisión y confiabilidad en el análisis de textos médicos.
• Integración: Una vez validado, el modelo se integra en los sistemas y flujos de trabajo de atención médica, donde puede ayudar a los profesionales de la salud a analizar e interpretar datos de textos médicos.

¡Ciertamente! A continuación se muestra un fragmento de código simplificado que ayuda a comprender cómo se puede utilizar un modelo de lenguaje como GPT-3 (un tipo de LLM (modelo de lenguaje grande) para tareas médicas basadas en texto en un ámbito médico. En este fragmento de código, crearemos un script de Python que utiliza la API OpenAI GPT-3 para generar un informe de diagnóstico médico basado en los síntomas y el historial médico del paciente.

Antes de esto, asegúrese de tener instalado el paquete OpenAI Python (openai). Necesita una clave API de OpenAI.

import openai # Set your OpenAI API key here
api_key = "YOUR_API_KEY" # Function to generate a medical diagnosis report
def generate_medical_diagnosis_report(symptoms, medical_history): prompt = f"Patient presents with the following symptoms: {symptoms}. Medical history: {medical_history}. Please provide a diagnosis and recommended treatment." # Call the OpenAI GPT-3 API response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", # You can choose the appropriate engine prompt=prompt, max_tokens=150, # Adjust max_tokens based on the desired response length api_key=api_key ) # Extract and return the model's response diagnosis_report = response.choices[0].text.strip() return diagnosis_report # Example usage
if __name__ == "__main__": symptoms = "Persistent cough, fever, and chest pain" medical_history = "Patient has a history of asthma and allergies." diagnosis_report = generate_medical_diagnosis_report(symptoms, medical_history) print("Medical Diagnosis Report:") print(diagnosis_report)

Recuerde que este es un ejemplo simplificado y las aplicaciones médicas del mundo real consideran la privacidad de los datos, el cumplimiento normativo y la consulta con profesionales médicos. Utilice siempre dichos modelos de forma responsable y consulte con expertos en atención médica para obtener un diagnóstico y tratamiento médico real.

Modelos de lenguaje grandes: el poder más allá de la predicción

Los modelos de lenguaje grandes también se están trasladando a diferentes partes de la atención sanitaria:

• Descubrimiento de medicamento: Los LLM ayudan con el descubrimiento de fármacos al estudiar grandes conjuntos de datos sobre sustancias químicas, predecir cómo funcionan y acelerar el desarrollo de fármacos.
• Expedientes Electrónicos de Salud (EHR): Los LLM, cuando se usan con EHR, pueden analizar rápidamente los registros de los pacientes para predecir riesgos, sugerir tratamientos y estudiar cómo los tratamientos afectan la salud de los pacientes.
• Resumen de la literatura médica: Los LLM pueden examinar una extensa literatura médica, extraer información clave y generar resúmenes concisos, ayudando a los investigadores y profesionales de la salud.
• Telemedicina y Asistentes Virtuales de Salud: Los LLM pueden impulsar asistentes de salud virtuales que comprendan las consultas de los pacientes, brinden información de salud y ofrezcan orientación sobre síntomas y opciones de tratamiento.

Consideraciones éticas

• Privacidad del paciente: Proteja los datos de los pacientes rigurosamente para mantener la confidencialidad.
• Sesgo de datos: Evaluar y rectificar continuamente los sesgos dentro de los LLM para garantizar diagnósticos equitativos.
• Consentimiento informado: Consentimiento seguro del paciente para diagnósticos y tratamientos asistidos por IA.
• Transparencia: Garantice la transparencia en las recomendaciones generadas por IA para los proveedores de atención médica.
• Calidad de los datos: Mantenga la calidad y precisión de los datos para obtener resultados confiables.
• Mitigación de sesgos: Priorizar la mitigación continua de sesgos en los LLM para aplicaciones de atención médica ética.

Conclusión

En el mundo en constante cambio de la atención médica y la inteligencia artificial, el trabajo en equipo de los modelos de lenguaje grande (LLM) y las imágenes médicas es muy importante. No se trata de sustituir el conocimiento humano sino de mejorarlo y obtener resultados como los humanos sin su participación. Los LLM ayudan con diagnósticos rápidos y tratamientos personalizados, lo que facilita que los expertos médicos ayuden a los pacientes rápidamente.

Pero a medida que avanzamos en esta tecnología, no debemos olvidarnos de ser éticos y proteger la información del paciente en manos más seguras. Las posibilidades son altas y enormes, pero también tenemos grandes responsabilidades. Se trata de encontrar el equilibrio adecuado entre el progreso y la protección de las personas.

El viaje acaba de comenzar. Con los LLM a nuestro lado, nos estamos embarcando en un camino que conduce a diagnósticos más precisos, mejores resultados para los pacientes y un sistema de atención médica que sea eficiente y compasivo. El futuro de la atención sanitaria, guiado por los LLM, promete un mundo más saludable para todos.

Puntos clave

• Los modelos de lenguaje grande (LLM) están revolucionando la forma en que se analizan los textos médicos, logrando avances en el diagnóstico y la planificación del tratamiento.
• Agilizan la atención de emergencia al identificar rápidamente problemas en informes médicos y notas clínicas.
• Los LLM mejoran las capacidades de los radiólogos al ayudar en la interpretación de imágenes basadas en texto en lugar de reemplazarlas, lo que ayuda a la comprensión integral de los datos.
• Estos modelos resultan útiles en la educación y ofrecen diversas aplicaciones dentro del sector sanitario.
• Aprovechar los LLM en el campo médico exige una cuidadosa consideración de la privacidad del paciente, la equidad de los datos y la transparencia del modelo.
• Los esfuerzos de colaboración de los LLM y los expertos médicos podrían mejorar la calidad y la compasión de los servicios de atención médica.

Preguntas frecuentes

Los medios que se muestran en este artículo no son propiedad de Analytics Vidhya y se utilizan a discreción del autor.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/10/the-impact-of-large-language-models-on-medical-text-analysis/