La IA ha alterado por completo el universo del desarrollo de aplicaciones y ya sacudió mucho el universo de la experiencia del cliente y el trabajo de los contadores. Y las siguientes profesiones muy afectadas pueden ser las de la medicina y las ciencias genéticas.
Hace unos días, Bill Gates predijo el popular programa de Jimmy Fallon «The Tonight Show», que « En los próximos 10 años, la IA obtendrá atención médica de calidad y una educación gratuita mucho más accesible, incluso gratuita. ». En otras palabras, los humanos se beneficiarán de los asesoramiento y capacitación médicos sin depender de expertos humanos hiper-calificados y pequeños disponibles. Gates califica esta evolución como » Muy profundo y un poco aterrador Porque ocurre muy rápido.
Realmente muy rápido.
La prueba de esto son dos innovaciones científicas recientes de Microsoft (May-DXO) y Google (Alphagenoma) que demuestran cómo la IA actual (con sus límites conocidos) progresa y sorprende por sus capacidades.
Microsoft AI ridiculiza a los médicos humanos
¿Ya estamos presenciando una revolución en el diagnóstico médico? El nuevo modelo Mai-dxo De Microsoft Research empuja el rendimiento humano con un 85% de precisión de diagnóstico en casos complejos del New England Journal of Medicine, donde los médicos limitan al 20%.
El secreto? Una IA que piensa como un médico pero sin sus prejuicios. » Hoy, estos modelos llevan conversaciones de fluidos de muy alta calidad, haciendo las preguntas correctas y sugiriendo las pruebas e intervenciones correctas en el momento adecuado. «Explica Mustafa Suleyman, CEO de la División Microsoft AI.
La evaluación se basó en 304 casos clínicos del New England Journal of Medicine, reconocida por su complejidad diagnóstica. Estos casos, publicados cada semana por la prestigiosa revista médica, representan importantes desafíos intelectuales que a menudo requieren la intervención de varios especialistas. Microsoft comparó el rendimiento de May-DXO con los de 21 profesionales generales estadounidenses y británicos, trabajando sin acceso a recursos externos.
El orquestador médico de Microsoft no solo se superpone a los profesionales de la superposición, sino que ahorra un 20% en los costos del examen. El sistema combina varios modelos de IA disponibles en el mercado, incluidos Claude, Deepseek, Gemini, GPT, Grok y Llama. Microsoft ha desarrollado un «orquestador» que emula el proceso de consulta universitaria entre médicos frente a casos complejos. » Ai piensa de manera ligeramente diferente «Tenga en cuenta el Dr. Dominic King, vicepresidente de Microsoft AI, destacando la ausencia de sesgo de confirmación que puede afectar a los médicos humanos.
Y la transparencia cambia la situación: Mai-Dxo detalla cada etapa de su razonamiento. » Es un nivel de transparencia y visibilidad en el proceso de reflexión que nunca habíamos visto antes », Souligne Suleyman.
Lo que es muy sorprendente aquí es que Microsoft no confió en modelos específicamente capacitados en las prácticas médicas, sino en los modelos de mercado actuales. Lógica porque Microsoft reconoce recibir 50 millones de solicitudes diarias de salud sobre Bing y Copilot. Por lo tanto, la IA del consumidor ya es esencial como una nueva puerta de entrada a la atención. Y la esperanza obviamente es algún día tratar en línea para desactivar las emergencias médicas y las expectativas de los médicos.
El hecho es que May-DXO es solo un experimento. Sigue habiendo un gran obstáculo para su difusión: regulaciones. En los Estados Unidos, la FDA aún no se ha decidido por el estado de estos sistemas. En Europa, la situación no está más avanzada. Mientras tanto, Microsoft refina su «panel virtual de médicos» que podría revolucionar el acceso a la atención en los desiertos médicos.
Alphagenoma, Google AI que descifra las variaciones genéticas
Al mismo tiempo, la famosa división de Google de DeepMind también viene a llevar su piedra a la construcción de los «milagros» de la IA. Alfagenoma es un modelo de IA revolucionario capaz de analizar hasta un millón de pares de bases de ADN simultáneamente y predecir cómo las mutaciones afectan la regulación genética. Esta innovación combina redes de neuronas convolucionales y transformadoras para tratar secuencias largas con precisión al nucleótido más cercano. El sistema predice miles de propiedades moleculares (expresión génica, empalme de ARN, enlace de proteína) al superar los modelos existentes de 24 de los 26 puntos de referencia dedicados al sujeto.
Las aplicaciones prácticas son particularmente relevantes para tres áreas. Al comprender las enfermedades, el alfagenoma permite identificar las causas genéticas potenciales con mayor precisión e interpretar el impacto funcional de las variantes vinculadas a ciertos rasgos patológicos. Para la biología sintética, las predicciones guían el diseño del ADN sintético con funciones reguladoras específicas. En la investigación básica, la herramienta acelera el mapeo de los elementos funcionales del genoma.
La particularidad del alfagenoma es unificar todas estas capacidades en un solo modelo, donde las soluciones actuales requieren varias herramientas especializadas. Además, el entrenamiento modelo requiere solo cuatro horas en la última generación de aceleradores de Google TPU, dividiendo los recursos necesarios en comparación con los modelos genéticos anteriores imaginados por DeepMind.
Algunos expertos ya ven en el alfagenoma una herramienta crucial para comprender mejor ciertas enfermedades o cánceres genéticos. Sin embargo, Google Deepmind reconoce que su nuevo modelo todavía sufre de limitaciones. Por lo general, todavía lucha por capturar la influencia de elementos reguladores muy distantes (más allá de 100,000 bases de bases) y requiere mejoras para comprender mejor las especificidades celulares y de tejido. Además, la herramienta, que permanece experimental, no ha sido diseñada o validada con fines clínicos directos.
Sin embargo, la API de alfagenoma está disponible de forma gratuita para la investigación no comercial. El objetivo es esencialmente recopilar comentarios de experiencia para mejorar las versiones futuras. Pero ya podría tener importantes impactos científicos.
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