Modelos básicos para la inteligencia artificial en la atención médica
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Los elementos marcados (versión preliminar) en este artículo se encuentran actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se ofrece sin acuerdo de nivel de servicio y no se recomienda para las cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios de las Versiones Preliminares de Microsoft Azure.
Importante
Los modelos de inteligencia artificial sanitaria están diseñados para la investigación y la exploración del desarrollo de modelos. Los modelos no están diseñados ni diseñados para implementarse en la configuración clínica tal como está ni para su uso en el diagnóstico o tratamiento de ninguna enfermedad o salud, y no se han establecido los modelos individuales para tales fines. Usted asume responsabilidad exclusiva y responsabilidad por cualquier uso de los modelos de inteligencia artificial sanitaria, incluida la comprobación de salidas e incorporación a cualquier producto o servicio destinado a un propósito médico o a informar a la toma de decisiones clínicas, el cumplimiento de las leyes y reglamentos sanitarios aplicables, y obtener los permisos o aprobaciones necesarios.
En este artículo, obtendrá información sobre el catálogo de Microsoft de los modelos básicos de atención médica multimodal. Los modelos se desarrollaron en colaboración con Microsoft Research, socios estratégicos y destacadas instituciones sanitarias para organizaciones sanitarias. Las organizaciones sanitarias pueden usar los modelos para crear e implementar rápidamente soluciones de IA adaptadas a sus necesidades específicas, minimizando al mismo tiempo los grandes requisitos informáticos y de datos que suelen asociarse a la creación de modelos multimodales desde cero. La intención no es que estos modelos sirvan como productos independientes, sino que se diseñen para que los desarrolladores los usen como base sobre la que construir. Con estos modelos de IA sanitaria, los profesionales disponen de las herramientas que necesitan para aprovechar todo el potencial de la IA para mejorar la investigación biomédica, los flujos de trabajo clínicos y, en última instancia, la prestación de cuidados.
El sector sanitario está experimentando una transformación revolucionaria impulsada por el poder de la inteligencia artificial (IA). Si bien los modelos lingüísticos grandes existentes, como GPT-4, resultan muy prometedores para las tareas clínicas basadas en texto y el razonamiento multimodal de uso general, tienen dificultades para comprender datos sanitarios multimodales no textuales, como las imágenes médicas (radiología, patología, oftalmología) y otros textos médicos especializados, como las historias clínicas electrónicas longitudinales. También les resulta difícil procesar modalidades no textuales, como datos de señales, datos genómicos y datos sobre proteínas, muchos de los cuales no están a disposición del público.
El catálogo de modelos de Azure AI disponible en AI Studio y Azure Machine Learning Studio proporciona modelos de base de atención sanitaria que facilitan el análisis con tecnología de inteligencia artificial de varios tipos de datos médicos y se amplían mucho más allá de la comprensión del texto médico en el razonamiento bidireccional sobre los datos médicos. Estos modelos de IA pueden integrar y analizar datos de diversas fuentes que proceden de varias modalidades, como imágenes médicas, genómica, historiales clínicos y otras fuentes de datos estructurados y no estructurados. Los modelos también abarcan varios campos sanitarios como la dermatología, la oftalmología, la radiología y la patología.
Modelos de primera entidad de Microsoft
Los siguientes son los modelos básicos de atención sanitaria básica multimodal de Microsoft.
MedImageInsight
Este es un modelo de inserción que permite un análisis sofisticado de imágenes, incluida la búsqueda de clasificación y similitud en imágenes médicas. Los investigadores pueden usar las inserciones del modelo en clasificadores sencillos zero-shot o para crear adaptadores para sus tareas específicas, agilizando así los flujos de trabajo en radiología, patología, oftalmología, dermatología y otras modalidades. Por ejemplo, los investigadores pueden explorar cómo puede usarse el modelo para crear herramientas que dirijan automáticamente las exploraciones por imagen a los especialistas o señalen posibles anomalías para su posterior revisión. Estas acciones pueden mejorar la eficacia y los resultados de los pacientes. Además, el modelo puede aprovecharse para salvaguardas de IA responsable (RAI), como la detección fuera de distribución (OOD) y la supervisión de la derivación, para mantener la estabilidad y fiabilidad de las herramientas de IA y las canalizaciones de datos en entornos dinámicos de imagenología médica.
CXRReportGen
La radiografía de tórax es el procedimiento radiológico más frecuente en todo el mundo. Son cruciales porque ayudan a los médicos a diagnosticar una amplia gama de afecciones, desde infecciones pulmonares hasta problemas cardíacos. Estas imágenes son a menudo el primer paso para detectar problemas de salud que afectan a millones de personas. Este modelo de IA multimodal incorpora imágenes actuales y anteriores junto con información clave del paciente para generar informes detallados y estructurados a partir de radiografías de tórax. Los informes destacan los resultados generados por la IA directamente en las imágenes para adaptarse a los flujos de trabajo humanos. Los investigadores pueden probar esta capacidad y el potencial para acelerar los tiempos de respuesta al tiempo que mejoran la precisión en el diagnóstico por parte de los radiólogos.
MedImageParse
Este modelo está diseñado para la segmentación precisa de imágenes y cubre diversas modalidades de imagen, como radiografías, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas, ecografías, imágenes dermatológicas y diapositivas de patología. El modelo se puede ajustar para aplicaciones específicas, como la segmentación de tumores o la delineación de órganos, lo que permite a los desarrolladores probar y validar el modelo y su capacidad de crear herramientas que aprovechen la IA para el análisis de imágenes médicas altamente sofisticado.
Modelos de asociados
El catálogo de modelos Azure AI también ofrece una colección de modelos sanitarios de socios de Microsoft con funciones como el análisis digital de diapositivas de patología, la investigación biomédica y el intercambio de conocimientos médicos. Estos modelos proceden de socios como Paige.AI y Providence Healthcare. Para obtener una lista completa de los modelos, consulte la página del catálogo de modelos.