Alma Delia Cuevas Rasgado, profesora e investigadora del Centro Universitario Texcoco de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMex), presentó MédicoBERT, un modelo de lenguaje entrenado específicamente para responder preguntas sobre COVID-19 en español, en el marco de la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, que se realizó en Kioto, Japón.

En este ejercicio académico, que reunió a expertos de 76 universidades y cinco empresas de 43 países, Cuevas Rasgado explicó que MédicoBERT, desarrollado en conjunto con uno de sus estudiantes de posgrado a partir del proyecto 'Análisis cualitativo de textos en español', parte de la arquitectura Transformer, la misma que sustenta modelos como ChatGPT, pero con un enfoque especializado como es el dominio médico en español y centrado en la COVID-19.

“ChatGPT trabaja con información de dominio general y nosotros entrenamos nuestro modelo con más de tres millones de artículos científicos en español sobre COVID-19, actualizados a noviembre de 2024”, afirmó la universitaria.

Precisó que dicho entrenamiento requirió 16 días de trabajo en una unidad de procesamiento gráfico (GPU), lo que permite que el sistema ofrezca respuestas con una precisión que va de 62 a 74%, superando significativamente a modelos generalistas en este campo.

La Profesora de Tiempo Completo de la Autónoma mexiquense e integrante del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) y de la Academia Mexicana de Computación, detalló que si bien MédicoBERT está dirigido principalmente a estudiantes y profesionales de la medicina, su interfaz permite que cualquier persona con conocimientos básicos o en funciones de cuidado de algún paciente pueda consultar información confiable y actualizada.

“Muchos de los mitos que circularon durante la pandemia fueron desmentidos por investigaciones posteriores. Con este modelo, las personas pueden acceder a respuestas basadas en evidencia científica”, comentó la académica.

Consideró que los beneficios sociales del proyecto son múltiples; por ejemplo, la posibilidad de instalar kioscos interactivos en centros de salud o habilitar plataformas web con acceso al modelo permitiría resolver dudas médicas específicas sin necesidad de consulta inmediata, desahogando así los sistemas de salud pública.

Por otra parte, puntualizó que más allá del tema de la COVID-19, el modelo puede adaptarse a otros dominios médicos y lenguas, lo que lo convierte en un punto de partida para proyectos similares en enfermedades como el cáncer cervicouterino, de mama o de próstata. “El modelo ya está disponible, y cualquier grupo de investigación en otro país o idioma puede usarlo como base para sus propias aplicaciones”, enfatizó.

El desarrollo de MédicoBERT, agregó, es resultado de una tesis doctoral dentro del proyecto 'Análisis cualitativo de textos en español' y su publicación en una revista especializada motivó la invitación por parte del comité organizador de la conferencia en Japón, integrado por representantes de universidades de Europa, Canadá y Estados Unidos.

La investigadora sostuvo que entre los desafíos que enfrenta el proyecto destaca la necesidad de contar con mayores recursos tecnológicos para continuar el entrenamiento de modelos más robustos. “Juntar la información científica es tarea del investigador, pero procesarla requiere infraestructura que muchas veces no está disponible”, indicó.

Lo que sigue, aseveró Alma Delia Cuevas Rasgado, es la búsqueda de financiamiento para ampliar el alcance del modelo y explorar nuevas enfermedades y lenguas. “La inteligencia artificial tiene un enorme potencial social. Debemos asegurarnos de que ese potencial se traduzca en beneficios reales para la sociedad”, dijo.

(Foto: Especial Portal)