La inteligencia artificial médica está aprendiendo algo más complejo que reconocer patrones visuales. Investigadores de Microsoft Research y Paige desarrollaron PRISM2, un modelo que conecta imágenes de tejidos con el lenguaje utilizado en informes clínicos.
El trabajo, publicado recientemente en Nature Medicine, busca superar una limitación habitual. Muchos sistemas de IA para patología realizan una tarea concreta y necesitan nuevas adaptaciones cuando cambia la aplicación.
PRISM2 aprende imágenes y lenguaje clínico
PRISM2 analiza imágenes completas de muestras de tejido y las relaciona con información procedente de informes reales. Así aprende conexiones entre características visuales, conceptos médicos y razonamiento diagnóstico.
Además, los investigadores entrenaron el sistema con 2,3 millones de imágenes completas y 14 millones de pares de preguntas y respuestas. Estos últimos procedieron de aproximadamente 700.000 informes de patología.
El modelo puede trabajar únicamente con imágenes o combinar imágenes y texto. También admite instrucciones mediante prompts para responder preguntas relacionadas con el contenido de las muestras analizadas.
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La IA para patología busca ser más versátil
Las pruebas mostraron que PRISM2 igualó o superó la precisión equilibrada de productos clínicos especializados en determinadas evaluaciones. Estas incluyeron detección de cáncer de próstata, mama y metástasis en ganglios linfáticos mamarios.
Asimismo, el modelo consiguió esos resultados sin desarrollar un sistema independiente para cada tarea. Esa flexibilidad podría facilitar futuras herramientas de investigación en patología.
Por otro lado, PRISM2 no está planteado como un chatbot médico para atender pacientes. Sus creadores utilizan el diálogo clínico como mecanismo para enseñar representaciones útiles de las imágenes; Los pesos del modelo están disponibles públicamente para investigación mediante Hugging Face. Sin embargo, su licencia limita el uso a investigación y evaluación no comerciales.
