Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural, permitiendo que las máquinas comprendan y generen texto con una precisión notablemente similar a la humana. Sin embargo, estos modelos están restringidos por los datos con los que fueron entrenados, lo cual supone un reto significativo en sectores en constante evolución, como el de la salud.


La industria de la salud es compleja y está en continuo cambio, con un vasto y creciente volumen de información que incorporar. Las investigaciones médicas, las prácticas clínicas y las guías de tratamiento se actualizan de manera constante, lo que puede dejar rápidamente obsoletos a los LLM más avanzados. Además, que abarcan desde registros galenos electrónicos hasta informes diagnósticos y historiales galenos, son únicos y altamente personalizados para cada individuo. Por ende, depender únicamente del conocimiento preentrenado de un LLM no es suficiente para ofrecer recomendaciones de salud precisas y personalizadas.


Para tomar decisiones adecuadas en el ámbito sanitario, se necesita integrar información de diversas fuentes, como literatura médica, bases de datos clínicas y registros de pacientes. La limitación de los LLMs para acceder y sintetizar datos de estas fuentes multidimensionales limita su potencial para proporcionar una información integral y bien fundada.


Superar estos retos es crucial para maximizar el uso de LLMs en la salud.