Avanzando en el Soporte Multilingüe en la IA Médica

En los últimos años, el campo médico ha visto un aumento en el uso de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para ayudar a los profesionales de la salud. Estos modelos pueden ayudar con varias tareas, como responder preguntas médicas, resumir información o ayudar en diagnósticos. Sin embargo, la mayoría de los modelos existentes se centran principalmente en el inglés, lo que limita su utilidad en poblaciones lingüísticamente diversas. Este trabajo tiene como objetivo crear un modelo de lenguaje multilingüe específicamente para el ámbito médico para proporcionar mejores recursos a pacientes y proveedores de salud que no hablan inglés.

#La necesidad de modelos de lenguaje multilingües en medicina

El idioma no debería ser una barrera para acceder a una atención médica de calidad. En muchos sistemas de salud, los pacientes tienen problemas para comunicarse con los proveedores debido a diferencias de idioma. Esto puede llevar a malentendidos, diagnósticos incorrectos y tratamientos inadecuados. Al desarrollar modelos que puedan entender y generar respuestas en varios idiomas, podemos mejorar significativamente la comunicación entre pacientes y profesionales de la salud.

Además, la mayoría del conocimiento médico solo está disponible en inglés. Esto restringe el acceso a información médica crítica para personas que hablan otros idiomas. Al desarrollar un modelo multilingüe, podemos cerrar esta brecha y hacer que los recursos médicos sean más accesibles para una audiencia más amplia.

#Resumen de contribuciones

Este trabajo se centra en tres contribuciones principales:

1. Crear un corpus médico multilingüe: Construimos un corpus médico multilingüe completo que consta de más de 25 mil millones de tokens en seis idiomas principales: inglés, chino, japonés, francés, ruso y español. Este corpus está diseñado para facilitar el entrenamiento de modelos de lenguaje para el campo médico.

2. Introducir un benchmark médico multilingüe: Establecimos un nuevo benchmark para evaluar el rendimiento de modelos multilingües en la respuesta a preguntas médicas. Este benchmark incluye preguntas de opción múltiple y generación de razones para diferentes idiomas.

3. Evaluar modelos existentes: Evaluamos varios modelos de lenguaje grandes de código abierto populares en nuestro benchmark, incluidos aquellos que han sido entrenados adicionalmente en nuestro corpus multilingüe. Esta evaluación ayuda a identificar fortalezas y debilidades en los modelos actuales y proporciona información sobre futuras mejoras.

#Desarrollo del corpus médico multilingüe

#Fuentes de datos

Para crear el corpus médico multilingüe, recopilamos datos de varias fuentes:

1. Corpus multilingüe general: Filtramos contenido relacionado con la medicina de vastos conjuntos de datos generales, asegurándonos de que los textos resultantes fueran tanto relevantes médicamente como diversos.

2. Libros de texto médicos: Recopilamos una variedad de libros de texto médicos en diferentes idiomas, convirtiendo su contenido en formatos de texto utilizables.

3. Sitios web médicos: Rastreamos una variedad de sitios web médicos de renombre para recopilar datos adicionales, asegurando una base amplia de conocimiento médico.

4. Corpora médicos pequeños existentes: Integramos varios conjuntos de datos médicos existentes para mejorar aún más el corpus.

Nuestro corpus final, llamado MMedC, refleja el lenguaje y la terminología matizada utilizada en varios contextos médicos, lo que lo convierte en un recurso valioso para entrenar modelos de lenguaje.

#Preparación de datos

Se llevó a cabo un riguroso proceso de preparación de datos para garantizar calidad y relevancia:

• Filtrado: Aplicamos criterios específicos para filtrar contenido irrelevante mientras conservábamos información médicamente relevante. Esto se hizo para crear un conjunto de datos enfocado.

• Conversión de texto: Para los datos provenientes de libros de texto, utilizamos tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para asegurarnos de que el texto se convirtiera con precisión a formato digital.

• Controles de calidad: Se realizaron controles manuales en una muestra de los datos para verificar su relevancia médica y precisión.

Como resultado, MMedC puede apoyar el entrenamiento de modelos capaces de entender textos médicos en múltiples idiomas.

#Establecimiento del benchmark médico multilingüe

#La necesidad de un benchmark

La falta de benchmarks estandarizados para evaluar modelos de lenguaje médico en varios idiomas ha obstaculizado el progreso en esta área. Para abordar esto, creamos un benchmark integral llamado MMedBench. Este benchmark permite la evaluación consistente de modelos multilingües en el campo médico.

#Componentes del benchmark

MMedBench consta de preguntas de opción múltiple derivadas de conjuntos de datos existentes de preguntas y respuestas médicas. Cada pregunta viene con varias opciones de respuesta, y las respuestas correctas incluyen razones que las respaldan. Esto permite una evaluación más profunda de las capacidades de razonamiento de un modelo.

#Estructura de MMedBench

El benchmark incluye:

• 53,566 pares de preguntas y respuestas (QA): Estos se dividen en conjuntos de entrenamiento y prueba, con un enfoque específico en varios temas médicos.

• Temas diversos: Las preguntas cubren una amplia gama de temas médicos, asegurando que los modelos sean evaluados en su comprensión de diferentes disciplinas médicas.

• Generación de razones: Cada pregunta se complementa con una explicación de la respuesta correcta, permitiendo una evaluación más profunda de las habilidades de razonamiento de los modelos.

#Evaluación de modelos existentes

#El proceso de evaluación

Realizamos una serie de evaluaciones para evaluar la efectividad de los modelos de lenguaje existentes en MMedBench. Esto involucró probar modelos populares y aquellos entrenados adicionalmente en MMedC.

#Modelos evaluados

Los modelos evaluados incluyen:

• Modelos de código abierto: Como Llama 2 y Mistral, que están diseñados para soportar múltiples idiomas.

• Modelos específicos de medicina: Desarrollados específicamente para atender el ámbito médico.

• Modelos propietarios: Incluyendo GPT-3.5 y GPT-4, que han demostrado un alto rendimiento en varias aplicaciones.

#Métricas de evaluación

El rendimiento de los modelos se evaluó en función de dos métricas principales:

1. Precisión en preguntas de opción múltiple: Esto mide qué tan bien un modelo puede seleccionar la respuesta correcta de un conjunto de opciones.

2. Capacidad para generar razones: Esto evalúa qué tan bien un modelo puede articular su razonamiento detrás de la selección de una respuesta.

Al analizar estas métricas en diferentes modelos, pudimos determinar cuáles modelos tuvieron un mejor desempeño en contextos médicos multilingües.

#Hallazgos clave

#Rendimiento de modelos multilingües

Nuestras evaluaciones revelaron que los modelos multilingües generalmente mostraron buen rendimiento en inglés, pero tuvieron dificultades en otros idiomas. Los modelos entrenados adicionalmente en MMedC mostraron mejoras marcadas en comprensión y generación de respuestas en varios idiomas.

#Importancia de la generación de razones

La capacidad de generar razones es crítica para aplicaciones médicas. No solo indica la comprensión de un modelo, sino que también ayuda a construir confianza entre pacientes y proveedores de salud. Los modelos que podían articular su razonamiento recibieron calificaciones más altas en las evaluaciones.

#El papel de la calidad de los datos

Nuestros hallazgos subrayan la importancia de contar con datos de entrenamiento de alta calidad. Los modelos entrenados en conjuntos de datos diversos y relevantes superaron consistentemente a aquellos entrenados en corpora generales.

#Direcciones futuras

#Expansión del corpus multilingüe

Aunque hemos avanzado mucho en la creación de MMedC, hay necesidad de ampliarlo para incluir más idiomas, como alemán y árabe. Esto mejorará el alcance del modelo y aumentará su aplicabilidad en todo el mundo.

#Abordar limitaciones

Nuestros modelos actuales comparten algunas limitaciones con los modelos de lenguaje existentes, particularmente en torno al problema de generar hechos incorrectos o "alucinaciones". La investigación futura se centrará en refinar estos modelos para minimizar tales problemas.

#Desarrollo de soluciones aumentadas por recuperación

Una área prometedora para explorar más a fondo es el desarrollo de métodos de generación aumentados por recuperación. Esto implica mejorar los modelos permitiéndoles acceder a bases de conocimiento externas, lo que puede ayudar a mejorar la precisión y confiabilidad en las respuestas.

#Conclusión

El desarrollo de un modelo de lenguaje multilingüe para el campo médico representa un avance significativo hacia la mejora del acceso y la comunicación en la atención médica. Al crear un corpus multilingüe robusto y establecer un benchmark para la evaluación, esperamos facilitar el crecimiento de modelos que puedan entender y procesar información médica en varios idiomas. Este trabajo abre el camino para mejores resultados en salud para poblaciones diversas, asegurando que el idioma no sea más una barrera para recibir atención médica de calidad.

A medida que continuamos refinando estos modelos, nuestro objetivo es ampliar sus capacidades, mejorar su precisión y, en última instancia, realzar el valioso papel que desempeñan en los entornos de atención médica. Modelos multilingües como MMedLM 2 son herramientas vitales para cerrar brechas en el conocimiento médico y facilitar una comunicación efectiva en los servicios de salud, contribuyendo a mejores resultados de salud en todo el mundo.