Cali, octubre 13 de 2025. Actualizado: sábado, octubre 11, 2025 00:44
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La inteligencia artificial (IA) avanza cada día a pasos agigantados, y su aplicación en la salud pública promete revolucionar la manera en que se atienden y diagnostican enfermedades, en particular en regiones donde los recursos médicos son limitados.
Un ejemplo reciente y destacado es AfriMed-QA, un ambicioso proyecto desarrollado por Google en colaboración con múltiples organizaciones africanas para evaluar y mejorar los modelos de lenguaje en tareas médicas específicas del continente.
Los modelos de lenguaje, conocidos en inglés como Large Language Models (LLM), son programas de inteligencia artificial entrenados con enormes cantidades de texto para procesar y generar lenguaje de forma natural.
En el área de la salud, estos modelos pueden responder preguntas médicas, realizar resúmenes y asistir en diagnósticos, lo que es especialmente valioso en comunidades con acceso limitado a especialistas.
Sin embargo, la mayoría de los LLM se han entrenado con datos occidentales y en inglés predominante, lo que limita su precisión y relevancia en otras regiones y culturas. Aquí es donde el proyecto AfriMed-QA marca una diferencia.
AfriMed-QA es un conjunto de datos creado con la colaboración de más de 600 profesionales de la salud y estudiantes provenientes de 60 escuelas médicas en 16 países africanos.
Este banco contiene aproximadamente 15,000 preguntas y respuestas médicas en inglés, abarcando distintas especialidades médicas y tipos de consultas, desde preguntas de opción múltiple hasta preguntas abiertas y consultas típicas de la población.
Lo que hace especial a AfriMed-QA es que refleja las condiciones reales, los matices lingüísticos y culturales propios de África, evaluando la capacidad de los modelos de lenguaje para responder correctamente en este contexto, algo que antes no existía con tanta diversidad y detalle.
Los investigadores evaluaron más de 30 modelos de lenguaje, desde los más grandes y complejos hasta versiones más pequeñas y especializadas, en diferentes tipos de preguntas.
Descubrieron que, en general, los modelos grandes son más precisos pero difíciles de implementar en zonas con poca infraestructura, donde se prefieren modelos más pequeños.
Un hallazgo interesante fue que los modelos generales de lenguaje funcionan mejor en este contexto que los específicos para medicina, probablemente porque estos últimos están demasiado ajustados a ciertos tipos de datos o regiones y no se adaptan bien a África.
Además, para asegurar la calidad de las respuestas, expertos clínicos y ciudadanos evaluaron las respuestas de la IA, calificándolas en términos de exactitud, relevancia y sensibilidad cultural.
Los modelos mejores calificados respondieron con mayor precisión y ofrecieron información más completa que las respuestas humanas en algunas áreas de consulta.
Entendiendo que África es un continente con una gran diversidad de idiomas y formas de comunicación, el equipo de AfriMed-QA trabaja para expandir la base de datos a otros idiomas oficiales y nativos, e incluso incorporar modalidades visuales y auditivas —es decir, preguntas con imágenes o sonidos— para que la IA pueda atender aún mejor a las necesidades reales.
Este esfuerzo marca un precedente importante para que otros países del sur global desarrollen tecnologías de inteligencia artificial adaptadas a su contexto, fomentando la equidad en salud a nivel mundial.
Los investigadores enfatizan la importancia de que más organizaciones y países trabajen juntos para crear y compartir bases de datos que reflejen diversas realidades culturales y médicas.
Solo así se podrá garantizar que la inteligencia artificial beneficie a todos, evitando errores y sesgos que podrían poner en riesgo la salud de las personas.
Esta nota fue generada 100% con IA. La fuente fue aprobada por Diario Occidente y el contenido final fue revisado por un miembro del equipo de redacción.
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Una publicación diaria del Nuevo Diario Occidente S.A. Fundado el 19 de noviembre de 1961
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