En el futuro, Munjal Shah prevé un panorama de atención médica en el que las personas tengan acceso instantáneo a un nutricionista, un consultor genético y un profesional de facturación de seguros de salud con solo presionar un botón. Sin embargo, estos profesionales no serán humanos; son chatbots basados ​​en voz o texto. Shah, junto con siete cofundadores, recaudó $50 millones en capital inicial para desarrollar un modelo de lenguaje grande para impulsar estos chatbots de atención médica. Llamaron a su startup con sede en Palo Alto, Hippocratic AI , en homenaje al código ético que siguen los médicos, cuyo objetivo es no hacer daño.

El surgimiento de modelos generativos de IA como ChatGPT ha generado preocupaciones sobre su potencial para generar información falsa y la necesidad de supervisión regulatoria, particularmente en el cuidado de la salud. la FDA-El comisario Robert Califf ha destacado la importancia de regular los grandes modelos lingüísticos para el futuro. Frente a estas preocupaciones, Hippocratic AI adopta un enfoque triple para probar su modelo de lenguaje en entornos médicos. Este enfoque incluye la obtención de certificaciones, el entrenamiento del modelo con comentarios humanos y la evaluación de su «hombre de cabecera» o la forma en que interactúa con los pacientes. En lugar de otorgar a los clientes del sistema de atención médica acceso a todo el modelo, Hippocratic AI planea permitir el acceso a «roles» específicos de atención médica una vez que alcancen los niveles requeridos de rendimiento y seguridad. La empresa utilizará los exámenes de licencia y las certificaciones como punto de referencia para evaluar las capacidades del modelo.

Los inversores como Julie Yoo, socia general de Andreessen Horowitz, ven el potencial del enfoque riguroso de Hippocratic AI para desarrollar e implementar el modelo. El compromiso de la empresa con las pruebas y el perfeccionamiento de su modelo la distingue de las típicas empresas de software empresarial. La empresa de Yoo invirtió anteriormente en Shah’s Health IQ, una empresa que usaba IA para conectar a las personas mayores con los planes de Medicare en función de sus registros médicos.

Aunque los modelos de IA han logrado resultados impresionantes en los exámenes de licencia médica, aún se están explorando las implicaciones de las pruebas y la noción de equivalencia con los humanos del mundo real. Curt Langlotz, profesor de la Universidad de Stanford, advierte que los modelos de lenguaje tienen un tipo diferente de inteligencia que es a la vez más inteligente y más tonta que la de los humanos. Tienes grandes cantidades de datos de entrenamiento, pero también el potencial de generar respuestas incorrectas y cometer errores simples.

Para abordar estos desafíos, Hippocratic AI tiene la intención de utilizar el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana y emplear a profesionales de la salud reales para mejorar las respuestas del modelo. Expertos humanos en campos específicos, como nutricionistas, evaluarán las respuestas del modelo y permitirán ajustes para mejorar la precisión. Además, la IA hipocrática tiene como objetivo desarrollar métricas de rendimiento como la empatía y la compasión para evaluar los «modales junto a la cama» del modelo.

Durante la fase de desarrollo, Hippocratic AI planea trabajar en estrecha colaboración con los clientes en el sistema de atención médica, reconociendo que, en última instancia, serán los pacientes los mayores beneficiarios. Aunque la compañía aún no ha anunciado ningún cliente específico, existe un interés considerable por parte de varios sistemas de atención médica. Hemant Taneja, CEO y director general de General Catalyst, enfatiza que este enfoque puede abordar la escasez de habilidades, aumentar la escalabilidad y hacer que la atención médica sea más asequible, lo que contribuye a la equidad en salud.

Con su uso innovador de chatbots y su compromiso con los estándares éticos, Hippocratic AI está a punto de revolucionar la atención médica al aumentar las capacidades humanas y mejorar el acceso a información vital sobre atención médica.