El desarrollo de inteligencia artificial aplicada a la salud en español da un paso clave con un proyecto impulsado por académicos del Departamento de Ciencia de la Computación y de otras unidades de la Pontificia Universidad Católica de Chile, junto a investigadores del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), quienes trabajan en una iniciativa pionera que busca desarrollar el primer modelo de inteligencia artificial médica especializado en español, con el respaldo del programa de Subvenciones Académicas de NVIDIA.
El proyecto, titulado “IA médica en español: Ajuste fino para el razonamiento clínico y la equidad en salud”, aborda una brecha relevante en el desarrollo de estas tecnologías: aunque los modelos más avanzados muestran un alto desempeño en inglés, su rendimiento disminuye al aplicarse en español, lo que impacta en la equidad en el acceso a herramientas de salud de alta calidad.
La iniciativa es liderada por Andrés Neyem, académico del Departamento de Ciencia de la Computación UC e Investigador CENIA, y cuenta con la participación de los académicos del departamento: Marcelo Mendoza y Denis Parra, junto a un equipo interdisciplinario que incluye especialistas del área de la salud y otros investigadores.
“Nuestro objetivo es crear un modelo que pueda razonar clínicamente en español con la misma calidad que los mejores modelos lo hacen en inglés. Esto es fundamental para avanzar hacia una mayor equidad en salud”, señala Neyem.
Esta propuesta busca desarrollar un sistema específicamente entrenado en el dominio clínico en español, con capacidades de razonamiento y comprensión contextual adaptadas a la práctica médica. Esto permitiría reducir errores asociados a traducciones o falta de contexto, contribuyendo a mejorar la calidad de la atención en salud.
El proyecto fue seleccionado por NVIDIA, empresa tecnológica estadounidense líder mundial en computación acelerada e inteligencia artificial, lo que permitirá al equipo acceder a infraestructura computacional de alto nivel, incluyendo un nodo dedicado de unidades de procesamiento gráfico A100 de 80 GB. Estos recursos permitirán entrenar modelos basados en la arquitectura Llama 3.1, con capacidades que van desde los 8 mil millones hasta los 13 mil millones de parámetros, y trabajar con grandes volúmenes de datos médicos.
Uno de los objetivos es mejorar el desempeño de estos modelos en el EUNACOM, referencia nacional para la evaluación de conocimientos médicos. Actualmente, los modelos alcanzan un 40,5% de precisión, y el equipo espera superar el 65%.
Además de su impacto en salud, el proyecto también tiene un fuerte componente formativo e interdisciplinario. En ese contexto, el coinvestigador Marcelo Mendoza destaca: “Es una colaboración en el contexto de educación en IA en el contexto disciplinario con medicina. Muchas tareas en la carrera de medicina durante el proceso enseñanza-aprendizaje requieren de monitoreo y retroalimentación efectiva y oportuna. La posibilidad de incorporar IA en evaluación permite entregar retroalimentación 24/7”.
Asimismo, subraya la contribución de este proyecto a la formación de estudiantes e investigación avanzada: “Se traduce en tesis de nivel de magíster y doctorado. Sobre la base de estas investigaciones se pueden explorar las reales capacidades de la IA en el proceso enseñanza-aprendizaje. Además tenemos investigación de IPRe que nos apoya en esta línea de investigación”.
El desarrollo de este modelo también posiciona a la UC en la frontera de la inteligencia artificial aplicada a la salud en la región. “Construir un modelo de lenguaje focalizado en el dominio clínico nos permite posicionarnos a la vanguardia del desarrollo de IA en la región. La idea de tener un modelo propio focalizado en procedimientos clínicos, con fuerte componente multimodal por medio de la integración de texto e imágenes, es algo en l cual seremos pioneros en la región. El apoyo de NVidia a la iniciativa es crucial para disponer de la infraestructura computacional que requieren los proyectos de esta envergadura”.
Finalmente, Mendoza destaca que el proyecto se sustenta en una trayectoria previa de investigación: “En la nuestra. Tenemos muchos resultados en esta área en los últimos años, ya sea midiendo la efectividad del uso de IA en el aula, como en la evaluación de potencialidades de la IA en el ámbito clínico”.
El proyecto es resultado de la colaboración entre distintas facultades y centros de investigación. Junto al académico Andrés Neyem, participan como coinvestigadores Marcelo Mendoza (académico DCC UC e Investigador CENIA) y Fernando Altermatt (Escuela de Medicina UC), además de los colaboradores Denis Parra ( académico DCC UC e investigador CENIA), Ignacio Villagrán (Ciencias de la Salud UC) y el estudiante de doctorado Nicolás Sumonte (CENIA).
