En els darrers mesos, hem estat testimonis d’una explosió en la popularitat de termes com “metavers,” “big data”, “deep learning,” i “blockchain”. Tot i així, sembla que darrerament la terra se’ls ha empassat i ha emergit un terme d’una manera sorprenent, ChatGPT. Aquest és el més conegut dels grans models de llenguatge basats en intel·ligència artificial. Les cerques de “ChatGPT” han augmentat més d’un 5000% en els darrers 12 mesos quan consultem Google Trends, marcant un fenomen que no podem ignorar.
I només és la punta de l’iceberg ja que han sorgit altres models com Google Bard, Perplexity o Claude.
És fascinant conèixer les tasques que es poden desenvolupar amb aquesta tecnologia. Però és difícil entendre conceptes genèrics com la intel·ligència artificial. Tendim a rebutjar idees que qüestionen els nostres conceptes “fonamentals”. Quan alguna cosa posa en perill els nostres coneixements bàsics es deslliga el nostre “dictador intern” que s’hi oposa. Ho explica d’una manera magistral Adam Grant al seu darrer llibre Piensalo otra vez.
Un d’aquests conceptes és que la intel·ligència és humana. Ni els animals i encara menys les màquines poden pensar com nosaltres. En tot cas, poden desenvolupar algunes tasques més ràpid que la nostra ment i perquè nosaltres les hem programat.
El sorgiment d’aquests sistemes de llenguatge democratitza la tecnologia. La novetat rau en la nostra capacitat per comunicar-nos amb la intel·ligència artificial utilitzant el nostre propi llenguatge. S’ha desencadenat una revolució que abraça tots els aspectes de la vida. Això, al meu entendre, podria marcar el començament d’un abans i un després a la història de la tecnologia. En qüestió de dos mesos després del llançament de ChatGPT, ja tenia 100 milions d’usuaris, una fita sense precedents.
La comunicació és una part fonamental del que ens fa humans. Ens relacionem, compartim coneixement i construïm societats a través del llenguatge. El llenguatge és una de les raons per la qual som l’espècie dominant a la Terra.
El nostre model de comunicació ens permet pertànyer a un grup d’individus més gran. El nombre de Dunbar relaciona la mida del cervell amb la xifra de relacions estables que els animals poden mantenir amb els de la seva espècie. Aquest és de 150 en el cas dels humans. En gran part es deu al llenguatge com es recull al llibre La evolución del cerebro humano. Mentre que alguns simis requereixen contacte físic per vincular-se a altres. Nosaltres gràcies al nostre model de comunicació podem fer-ho de manera més ubiqua.
Aquesta facilitat d’ús i accessibilitat ja ha deixat la seva empremta en camps com el màrqueting i la programació. La medicina també ha d’estar a l’avantguarda per adoptar aquesta tecnologia. Però, com en qualsevol avenç disruptiu, hi ha detractors que poden exagerar les seves limitacions. Els luddites s’encarregaran de vendre les maldats de la nova eina. Per tant, és essencial definir clarament les aplicacions útils per evitar-ne la desacreditació.
Com es mesura l’impacte d’una innovació en medicina? Sovint es fa a través de la quantitat de publicacions que genera. Un exemple d’això és la cerca de “ChatGPT” a PubMed, que ha donat més de 1500 resultats en els 10 primers mesos d’aquest any. Totes les especialitats estan buscant el seu nínxol i publiquen diferents aplicacions diàriament, per això potser encara hi ha massa soroll. Cal reflexionar i ser capaços de separar el gra de la palla.
Deu exemples d’intel·ligència artificial generativa aplicada a sanitat
Sense ànim d’avorrir amb una llista interminable, assenyalaré deu exemples concrets en què aquest tipus de programari transforma la medicina.
Generació d’articles científics. Pot ajudar en la redacció d’articles científics i fins i tot generar investigacions per si mateix.
Creativitat a la redacció. Quan escriu textos ho fa de manera creativa. No es limita a copiar extractes d’altres articles. En un treball publicat a Nature se li va sol·licitar que resumís 50 articles de JAMA, New England Journal of Medicine, BMJ, The Lancet i Nature. Aquests es van sotmetre a un escrutini mitjançant programari antiplagi i van obtenir un 100% d’originalitat sense detectar-se textos copiats.
Memòria d’interaccions prèvies. Aquests models de llenguatge recorden les interaccions prèvies. Això permet mantenir una conversa oberta en què no cal repetir informació per exemple quan comentem casos clínics amb el sistema.
Resum d’historials clínics. Ens permet estalviar energia i temps en ser capaç de resumir-nos els fets més importants en llargs historials clínics o cercar dades específiques en documents extensos.
Acceleració de revisions de literatura. Realitza cerques exhaustives de bibliografia per a revisions de la literatura, escurçant els temps de publicació.
Traduccions precises. Realitza traduccions a anglès d’articles escrits en un altre idioma ajustant-se a les normes editorials de cada revista.
Respostes útils per a clínics. Genera respostes precises i adequades a les preguntes generades per professionals de la salut.
Comunicació comprensible per a pacients. Facilita la resolució de dubtes i genera textos mèdics assimilables pel pacient que s’ajusten als estàndards clínics.
Suport a l’educació mèdica. És una eina d’ajuda a la formació dels futurs professionals de la salut.
Orientació en el diagnòstic de malalties rares. Facilita als clínics una orientació diagnòstica en malalties poc comunes.
En aquest emocionant viatge cap al futur de la medicina impulsat per la intel·ligència artificial, és important recordar que, encara que exigim molt a aquesta disciplina, també nosaltres cometem errors. Som a les albors d’una revolució que a penes s’ha enlairat. Aquests sistemes de llenguatge han demostrat la seva capacitat per superar desafiaments i ajudar-nos en una gran varietat de tasques mèdiques. La tecnologia avança a passos de gegant, però nosaltres, com a éssers humans, també som part fonamental d’aquest procés. En lloc de veure la IA com una solució definitiva, l’hem d’abraçar com una eina que aporta molt valor i que ens ajudarà a assolir noves cotes en l’atenció mèdica.
Foto de Surendran MP
