En un revolucionario avance dentro del sector de la salud, la inteligencia artificial generativa está modificando radicalmente la interacción de las organizaciones sanitarias con sus masivas colecciones de datos. Este impulso en la tecnología es posible gracias a los modelos de lenguaje a gran escala, que ahora permiten obtener importantes percepciones desde datos estructurados en sistemas de gestión de bases de datos relacionales mediante la creación automática de consultas SQL a partir de preguntas en lenguaje natural. Esto democratiza el acceso al análisis de datos, permitiendo a personas de distintos niveles de habilidades tomar decisiones informadas de forma más ágil.
Merck & Co., Inc., conocida mundialmente como MSD, está a la vanguardia de esta transformación, colaborando estrechamente con el Centro de Innovación en Generación AI de Amazon. Esta alianza ha resultado en una solución innovadora capaz de transformar texto en consultas SQL, facilitando significativamente la extracción de datos complejos del sector salud. Antes de esta implementación, analistas y científicos de datos invertían extensas horas creando manualmente consultas SQL, obstaculizando el flujo de trabajo y retrasando decisiones cruciales. Con esta nueva herramienta, basta con formular una pregunta sencilla como «¿Cuántas pacientes mujeres fueron admitidas en un hospital en 2008?» para que el sistema genere la consulta SQL necesaria en cuestión de minutos, reduciendo dramáticamente el tiempo requerido para obtener respuestas e incrementando la eficiencia organizativa.
Implementar un sistema de consulta que transforme texto en SQL demanda precisión en las indicaciones y una comprensión completa de la arquitectura de la base de datos para garantizar que las consultas generadas sean correctas y específicas. MSD ha adoptado el modelo Claude 3.5 Sonnet de Anthropic a través de Amazon Bedrock, un servicio administrado que ofrece modelos generativos de alta capacidad de compañías líderes en inteligencia artificial. para demostrar la efectividad de su solución, han utilizado el conjunto de datos DE-SynPUF, que proporciona una estructura realista de datos de salud sin comprometer la confidencialidad del paciente.
Este avance es clave para aumentar la competitividad en el sector de la salud, utilizando la inteligencia artificial generativa como una herramienta estratégica para mejorar el acceso a la información y el análisis de datos. No solo representa un salto tecnológico, sino un gran paso hacia resultados más positivos para los pacientes y una mejora en la eficiencia operativa dentro del ámbito sanitario.
