OpenAI y Color Health colaboran en un plan de detección y tratamiento de cáncer aplicando modelos de inteligencia artificial para la detección y tratamiento del cáncer. Este acuerdo tiene como objetivo aprovechar la IA para asistir a los profesionales de la salud en el desarrollo de planes de detección de cáncer personalizados y estrategias de pretratamiento, utilizando el modelo GPT-4o de OpenAI.
Color Health, establecida en 2013 inicialmente como una empresa de pruebas genéticas, ha expandido su mirada dentro del sector tecnológico. Según un reportaje del Wall Street Jornal, El nuevo asistente de IA de la compañía, o "copiloto", está diseñado para apoyar a los médicos en la formulación de planes de detección de cáncer y procesos de pretratamiento para pacientes diagnosticados. Othman Laraki, cofundador y CEO de Color Health, ha enfatizado que el copiloto está destinado a aumentar las capacidades de los médicos, no a reemplazarlos. Comparó el copiloto con el modelo de copiloto de ingeniería, que mejora pero no suplanta los roles de los ingenieros de software.
El desarrollo del copiloto comenzó el año pasado y marca la continua expansión de OpenAI en el sector de la salud. Anteriormente, OpenAI había colaborado con Moderna para acelerar varios procesos empresariales y optimizaciones de ensayos clínicos a través de la IA. Según Brad Lightcap, COO de OpenAI, la integración de la tecnología de IA en la atención médica puede agilizar significativamente el procesamiento de datos y proporcionar a los clínicos herramientas valiosas para interpretar registros médicos e información diagnóstica.
El copiloto de Color Health utiliza interfaces de programación de aplicaciones (APIs) de OpenAI para incorporar datos de pacientes, como factores de riesgo personales e historial familiar, junto con guías clínicas. Esto permite la creación de planes virtuales de detección de cáncer personalizados, indicando las pruebas diagnósticas necesarias que pueden ser pasadas por alto por los médicos de atención primaria debido a limitaciones de tiempo o experiencia.
Karen Knudsen, CEO de la Sociedad Americana del Cáncer, destacó el potencial de la IA para aliviar algunas de las cargas administrativas de los oncólogos, permitiéndoles enfocarse más en el cuidado del paciente. Señaló que si la IA pudiera facilitar la recopilación de la información necesaria para los pretratamientos, beneficiaría tanto a los pacientes como a los equipos clínicos. A pesar de la promesa, Knudsen reconoció la complejidad del tratamiento del cáncer, lo que requiere la continua participación de los médicos en la toma de decisiones.
El copiloto ya ha mostrado resultados prometedores en ensayos, donde los clínicos pudieron revisar los registros de pacientes en un promedio de cinco minutos. Alan Ashworth, presidente del Centro Oncológico Integral Helen Diller de la Universidad de California en San Francisco, afirmó que la instalación está probando rigurosamente el copiloto para trabajos de diagnóstico, tratándolo como un nuevo medicamento al comparar análisis retrospectivos con ensayos prospectivos.
Mientras que el papel de la IA en la automatización de tareas mundanas como el papeleo y la toma de notas médicas está ganando tracción, tanto Ashworth como Lightcap enfatizaron la importancia de la supervisión humana en las decisiones clínicas para mitigar los riesgos asociados con los sesgos e inexactitudes de la IA. El potencial futuro de la IA para procesar vastas cantidades de datos clínicos podría algún día ayudar a los médicos a detectar cánceres asintomáticos de manera más rápida, pero la tecnología aún no está completamente madura para tales aplicaciones.
