La predicción de Bill Gates sobre la inteligencia artificial que podría cambiar la forma de diagnosticar de enfermedades
Con el pasar de los años, la realidad comienza a superar la ficción, ya que una inteligencia artificial creada por Bill Gates podría reemplazar el diagnóstico de los médicos. O al menos, esto es lo que dice el último anuncio de Microsoft, que indica que su tecnología tiene una gran precisión en cuanto a medicina.
La compañía fundada por Gates presentó un modelo de razonamiento generalista que, a diferencia de otras IA, está entrenado exclusivamente con información en medicina, a partir de conocimientos generales para “ayudar” a los médicos.
Este enfoque, sin embargo, le permitió a la IA aprender a pensar como un médico, simulando el razonamiento clínico en múltiples etapas: búsqueda de datos, análisis, generación de hipótesis y conclusiones.
El sistema llamado Med-Gemini, fue sometido al desafío del MedQA, un conjunto de preguntas del examen de licencia médica de Estados Unidos. El resultado fue sorprendente: superó el 90% de precisión, por encima de modelos previos e incluso del promedio de los propios profesionales humanos.
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Esto se encarna en la visión de Bill Gates, quien había anticipado que no se trata de reemplazar a los médicos por robots, sino de desarrollar agentes digitales que actúen como copilotos de los médicos.
De hecho, según el magnate, esta revolución tiene el potencial de democratizar el acceso a la salud, permitiendo que personas en zonas remotas, como África, reciban diagnósticos de calidad sin necesidad de ver físicamente a un profesional.
Microsoft insiste en que la IA no reemplazará a los médicos
La empresa insiste en que la IA tiene que ser tratado como un valioso aliado, ya que al liberar tiempo de tareas administrativas, automatizando informes, ayuda a los médicos en la toma de decisiones clínicas con una “segunda opinión” instantánea y reduciendo el margen de error humano, gracias a su capacidad para detectar patrones que una persona podría pasar por alto.
Además, puede acelerar la investigación médica, procesando en segundos enormes volúmenes de información clínica y científica que a un humano le tomaría años analizar.
