Este artículo forma parte de una serie de publicaciones en las que se presentan los datos destacables y conclusiones de la investigación que se ha llevado a cabo para comprobar y valorar la aplicabilidad de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial en el ámbito médico y sanitario.
A continuación, se iniciará una comparativa de los distintos servicios de Inteligencia Artificial disponibles en el mercado, analizando y destacando las ventajas y desventajas de cada uno, así como otros aspectos relevantes. Destacando la privacidad, en relación con el manejo de los datos médicos introducidos, que son de naturaleza altamente sensible.
Idealmente, se intentará ejecutar el proceso de manera local. Sin embargo, debido al tamaño de los modelos de lenguajes o la alta capacidad computacional necesaria para procesarlos hacen que este enfoque no sea tan sencillo.
Por último, se buscará que las consultas no sean almacenadas y que los datos no sean accesibles por otras personas o entidades. En esta publicación se realizará una comparativa de los distintos servicios de pago más populares disponibles en el mercado, descartando aquellas que no estén disponible para uso comercial o clínico.
Es un modelo de lenguaje desarrollado por la empresa OpenAI. Es una versión de GPT (Transformador Generativo Pre-entrenado) diseñado con la intención de generar respuestas coherentes y relevantes al contexto de una conversación, es decir, aprender a comprender el lenguaje natural gracias al amplio conjunto de datos con el que ha sido entrenado.
Este servicio se puede emplear en una gran variedad de aplicaciones, desde asistentes virtuales a soporte de clientes.
En cuanto a la política de uso y retención de los datos, la empresa ha publicado, a fecha de 1 de marzo de 2023, las siguientes medidas.
OpenAI no utilizará los datos enviados por los clientes a través de la API para entrenar o mejorar sus modelos, a menos que se comparta explícitamente.
Los datos enviados a través de la API serán conservados por un máximo de 30 días con el fin de supervisar posibles abusos y usos indebidos, pasado ese tiempo serán eliminados, a menos que la ley requiera lo contrario.
Es decir, toda información enviada podrá ser supervisada y revisada por un número limitado de empleados autorizados de OpenAI y contratistas especializados de terceros, sujetos a obligaciones de confidencialidad y seguridad. También es importante recalcar que en la actualidad no se ofrece residencia de los datos en la UE. Tampoco se ofrece posibilidad de alojamiento in situ. Por último, indicar que la API está disponible a través de TLS, por lo que las solicitudes y respuestas del cliente a OpenAI están cifradas.
El uso de ChatGPT y su API para el desarrollo de este servicio ofrece ventajas significativas, como la capacidad de obtener respuestas rápidas y personalizadas a consultas médicas. Sin embargo, también presenta desafíos y consideraciones importantes, como las responsabilidades legales y éticas asociadas. Además, es fundamental que el servicio cumpla con las regulaciones y requisitos legales relacionados con la privacidad y manejo de datos médicos.
Se trata de un gran modelo de lenguaje diseñado y entrenado específicamente para proporcionar repuestas de alta calidad a consultas médicas. Hace uso de las características de los grandes modelos de lenguaje de Google, como PaLM-2, pero habiendo sido entrenado cuidadosamente con datos de dominio médico.
El lanzamiento inicial de Med-PaLM tuvo lugar a finales de 2022, siendo el primer sistema de inteligencia artificial en superar el umbral de preguntas en el estilo de USMLE (Licencia Médica estadounidense). El pasado 13 de abril se presentó el sucesor a este modelo, Med-PaLM-2, destacando por su alto índice de precisión al responder las preguntas médicas, alcanzando un nivel de desempeño equiparable al de expertos.
Dado que se trata de un servicio que por el momento solo se encuentra disponible para un grupo selecto de clientes y entidades médicas, no existe una política de privacidad clara sobre el funcionamiento de esta tecnología en España. Podemos tomar como referencia la política de privacidad general de Google, que a fecha de 1 de Julio de 2023 recibió un cambio en el que se indica:
... Podemos recopilar información disponible públicamente en internet o procedente de otras fuentes públicas para ayudar a entrenar los modelos de IA de Google y crear productos y funciones como Google Translate, Bard y las funciones de la IA en la nube.
La anterior política de privacidad únicamente indicaba el empleo de estos datos para entrenar únicamente los modelos de lenguaje. Con este cambio se da a entender la posición dominante que presenta Google sobre Internet en su conjunto, pudiendo emplear cualquier tipo de contenido e información, sin permiso, para mejorar sus productos. Debido a esto, Google ha sido demandada colectivamente.
Med-PaLM-2 es un modelo explícitamente entrenado para resolver consultas de carácter médico, por lo que presentan una gran ventaja frente a otros modelos de carácter general. Además de emplear la infraestructura de Google para realizar tareas e implementar el servicio.
El principal inconveniente es la imposibilidad actual de efectuar pruebas, debido a la limitación existente. También es importante tener en cuenta la política de privacidad, que hasta que el servicio no sea público no podrá consultarse.
Med-PaLM-2 ofrece sin lugar a dudas, a nivel de rendimiento, la propuesta más atrayente entre las investigadas. En el momento que se encuentre disponible en el mercado europeo, y acate las normas requeridas, puede ser una alternativa a tener muy en cuenta.
Se trata de un servicio de Inteligencia Artificial ofrecido por Microsoft Azure en colaboración con OpenAI. Este servicio proporciona acceso mediante la API de REST a los modelos de lenguaje de OpenAI, incluyendo las series de modelos de inserciones, además de GPT-4 y GPT-3.5-Turbo. Además, los nuevos modelos tienen disponibilidad general.
Los clientes pueden personalizar los modelos con sus propios datos y adaptarlos a sus necesidades específicas. También pueden interactuar e implementar otros servicios disponibles en la plataforma de Azure.
Una de las principales ventajas de utilizar Azure OpenAI frente a la API de OpenAI es la garantía de seguridad y privacidad por parte de Microsoft. En la política de datos se explica como la información es procesada, usada y almacenada.
Es importante destacar que todas las entradas, salidas, incrustaciones e información de entrenamiento:
Los datos sí que son procesados, almacenados y revisados, aunque existe la posibilidad de obtener una excepción. Si los clientes cumplen unos criterios de elegibilidad, no se almacenará ninguna solicitud ni finalización y tampoco se llevará a cabo el proceso de revisión humana.
En resumen, el servicio de Azure OpenAI está controlado en su totalidad por Microsoft, es la empresa que aloja los modelos de OpenAI en el entorno de Azure y este servicio NO interactúa con ninguno otro operado por OpenAI o terceros.
La privacidad es una de las ventajas principales de este servicio, aunque no es el único. Entre las virtudes de este servicio podemos encontrar la escalabilidad y concurrencia, disponible gracias a la infraestructura de Azure.
Otra de las características más llamativas es la posibilidad de alojar tanto el servicio como los datos en servidores europeos, consiguiendo así cumplir con el reglamento de protección de datos europeos GDPR.
El inconveniente más claro es que de manera automática todos los datos son procesados, revisados y almacenados por parte de Microsoft. Si no se consiguiera la excepción comentada con anterioridad, esto supone un grave problema a la hora de implementar una solución utilizando esta tecnología.
Azure OpenAI presenta una serie de características muy atractivas para ser empleadas en este proyecto, y comparado con el resto de soluciones estudiadas, presenta un mayor nivel de seguridad y funcionalidad.
Aunque existen una amplia variedad de alternativas a las estudiadas, se ha elegido analizar las más completas existentes en el mercado. Esta decisión se ha tomado teniendo en cuenta no sólo el nivel técnico del modelo empleado, sino la posibilidad de emplear una infraestructura escalable y con capacidad de concurrencia.
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