GenSpectrum Chat: Una Nueva Era en el Acceso a Datos de Salud Pública

La pandemia de COVID-19 cambió la forma en que pensamos sobre los datos de Salud Pública. Compartir información rápida y claramente se volvió más importante que nunca. A menudo usamos tableros y reportes para compartir lo que sabíamos sobre el virus y su propagación. Estas herramientas permitieron que la gente, incluyendo agencias de salud e investigadores, viera la información más reciente. Sin embargo, a veces dificultaban que todos exploraran los datos libremente.

Para ayudar a resolver este problema, creamos un chatbot llamado GenSpectrum Chat. Este chatbot usa tecnología avanzada para responder preguntas sobre el virus y sus Variantes. Ayuda a las personas a obtener la información que necesitan sin tener que sumergirse en informes o tableros complejos.

#Resultados

GenSpectrum Chat está diseñado para explorar datos relacionados con el virus SARS-CoV-2. En nuestras pruebas, encontramos que el chatbot respondió correctamente la mayoría de las veces. De 500 preguntas de usuarios, proporcionó respuestas precisas para 453 de ellas. Aunque tuvo algunas respuestas incorrectas y omitió algunas preguntas, en general, hizo un gran trabajo.

Además, probamos el chatbot con mensajes en 10 idiomas diferentes. A pesar de que fue entrenado con ejemplos en inglés, logró procesar preguntas en todos los idiomas que revisamos. Esto demuestra que el chatbot puede llegar a una audiencia más amplia.

#Importancia de Compartir Datos

La crisis del COVID-19 mostró cuán crucial es compartir datos rápida y claramente. En el pasado, los reportes y artículos científicos tardaban más en publicarse, lo cual no era ideal durante una crisis de salud urgente. Los tableros web se volvieron populares porque ofrecían datos en tiempo real, permitiendo que la gente interactuara con la información de manera amigable.

Sin embargo, los tableros pueden tener limitaciones. Un tablero simple puede ser fácil de usar para el público, pero podría no tener todas las funciones necesarias para los profesionales de la salud. Por otro lado, un tablero complejo con muchas opciones puede ser confuso.

#El papel de los Chatbots

Ahí es donde entran los chatbots como GenSpectrum Chat. Pueden proporcionar una forma sencilla de hacer preguntas sobre conjuntos de datos complejos. El chatbot interactúa con los usuarios en un lenguaje natural, facilitando la recuperación de la información que buscan.

Usando modelos de lenguaje de vanguardia, el chatbot puede entender muchas entradas de lenguaje humano con precisión. Esto abre la puerta a numerosas aplicaciones en el campo de la salud. Por ejemplo, los estudiantes de medicina pueden usar chatbots para entrenamiento, y los investigadores pueden usarlos para redactar documentos de manera rápida y fácil.

#Cómo funciona GenSpectrum Chat

GenSpectrum Chat fue construido para responder preguntas sobre diferentes variantes de SARS-CoV-2. Se conecta a una base de datos donde almacenamos todos los datos genómicos conocidos del virus. Nuestra base de datos permite a los usuarios consultar información en solo milisegundos, haciendo posible explorar datos de manera interactiva, incluso cuando se trata de un gran número de secuencias.

Cuando un usuario hace una pregunta, el chatbot traduce esa pregunta en una consulta de base de datos usando tecnología de procesamiento de lenguaje. Luego recupera la respuesta rápidamente. Para asegurar la precisión, el chatbot también proporciona una breve explicación de la consulta en términos simples, permitiendo a los usuarios confirmar si obtuvieron el resultado que querían.

Si los usuarios hacen preguntas que el chatbot no puede responder, les informa y explica por qué. El chatbot fue lanzado en abril de 2023 y sigue evolucionando basado en la retroalimentación de los usuarios.

#Interacciones con usuarios

El chatbot se centra principalmente en proporcionar información general sobre las variantes de SARS-CoV-2. Los usuarios pueden preguntar datos específicos, como las variantes más comunes en una área particular o cuántas secuencias se encontraron con ciertas mutaciones.

Por ejemplo, los usuarios podrían preguntar: "¿Cuáles son las cinco variantes más comunes en EE.UU. en los últimos tres meses?" o "¿Cuántas secuencias con una mutación específica se recolectaron cada mes?" El chatbot puede responder rápidamente a estas preguntas extrayendo los datos relevantes de la base de datos.

#Soporte multilingüe

Queríamos hacer que GenSpectrum Chat fuera útil para la mayor cantidad de personas posible, por eso incluimos soporte multilingüe. En nuestras pruebas, el chatbot respondió con éxito preguntas en varios idiomas, lo cual es especialmente importante en salud pública. Una comunicación clara entre diferentes idiomas puede ayudar a asegurar que todos tengan acceso a información vital.

#Evaluando el rendimiento

Para evaluar el rendimiento del chatbot, recopilamos datos de las primeras 500 interacciones de usuarios. La mayoría de las preguntas fueron en inglés, pero incluimos preguntas en otros idiomas para probar sus capacidades multilingües. Observamos la precisión de las respuestas y explicaciones dadas por el chatbot.

En nuestro análisis, categorizar las preguntas en tres grupos: aquellas que pudieron ser respondidas completamente, aquellas que no pudieron ser respondidas y aquellas que eran poco claras. Encontramos que el chatbot proporcionó respuestas correctas para un gran número de preguntas admitidas, especialmente al usar la última tecnología de modelos de lenguaje.

#Entendiendo las necesidades de los usuarios

Al observar las diferentes preguntas formuladas, descubrimos que los usuarios a menudo tenían curiosidad sobre las proporciones de variantes, ubicaciones de muestras y mutaciones específicas. Si bien GenSpectrum Chat proporcionó mucha información útil, había algunas limitaciones.

Algunas preguntas requerían datos que estaban disponibles en nuestro tablero principal pero no a través del chatbot. Por ejemplo, los usuarios a menudo preguntaban sobre ventajas de crecimiento de variantes o conocimientos generales sobre ellas. Reconocimos estas limitaciones y buscamos mejorar las capacidades del chatbot en el futuro.

#Mejorando las explicaciones

Un aspecto crítico de GenSpectrum Chat es su capacidad para explicar las consultas de base de datos que ejecuta. Explicaciones claras ayudan a los usuarios a entender mejor cómo el chatbot llegó a cierta respuesta. En la mayoría de los casos, las explicaciones fueron sólidas y precisas, permitiendo a los usuarios ver el razonamiento detrás de las respuestas.

Sin embargo, hubo momentos en que las explicaciones del chatbot podrían ser más claras. Por ejemplo, si el chatbot identificaba erróneamente una región geográfica, esto no sería evidente en la explicación. Estamos trabajando activamente para mejorar la claridad y precisión de estas explicaciones.

#Desarrollo futuro

GenSpectrum Chat es solo el comienzo. Vemos un futuro brillante para los chatbots en salud pública. Planeamos expandir las funcionalidades del chatbot para acomodar un rango aún más amplio de preguntas y características, como manejar cálculos de proporciones y ventajas de crecimiento.

Agregar aún más conjuntos de datos relacionados con conteos de casos y resistencia antiviral también será esencial. El objetivo es crear un chatbot que no solo responda preguntas, sino que sirva como un recurso integral para información de salud pública.

#Importancia de compartir datos de manera justa

Una conclusión clave de nuestra experiencia es la importancia de compartir datos bajo principios que promueven la accesibilidad. Los datos de salud pública deben compartirse de una manera que permita a todos beneficiarse. En este sentido, estamos agradecidos a nuestros socios que ayudaron a facilitar el intercambio de datos.

Si bien nuestro chatbot ha logrado avances significativos en proporcionar información, reconocemos que no todos tienen el mismo acceso a los datos. Los problemas de accesibilidad pueden obstaculizar a algunas comunidades para recibir información crucial sobre salud pública.

#Conclusión

GenSpectrum Chat representa un avance emocionante en cómo nos involucramos con los datos de salud pública. Al usar tecnología avanzada, hemos creado una plataforma interactiva que permite explorar sin problemas conjuntos de datos complejos.

A medida que seguimos desarrollando este chatbot, buscamos proporcionar información precisa, útil y fácil de entender a usuarios de todo el mundo. Al hacer que los datos de salud pública sean accesibles en varios idiomas y formatos, esperamos empoderar a todos para interactuar y entender la información crítica que afecta sus vidas y comunidades.

El desarrollo de chatbots como GenSpectrum Chat ilustra el potencial de usar tecnología para mejorar la comunicación en salud pública y hacer que la información vital esté disponible para todos. Con esfuerzos continuos para mejorar la precisión, expandir capacidades y priorizar la accesibilidad, imaginamos un futuro donde los conocimientos basados en datos estén al alcance de todos, fomentando mejores decisiones de salud y resultados para todos.