La empresa destaca que Gemini es una plataforma multimodal capaz de procesar texto, imágenes, audio y video. Además, permite abordar tareas complejas, tales como la generación de informes tanto para imágenes 2D y 3D.
Google anunció el desarrollo de su última innovación en inteligencia artificial (IA), capaz de alcanzar una calificación del 91.1% en el examen necesario para obtener una licencia médica en Estados Unidos (USMLE). Esta revelación se hizo durante la conferencia “The Check Up” celebrada en Nueva York.
Greg Corrado, líder del equipo de salud e IA en Google, compartió durante la conferencia los avances logrados: “Hace aproximadamente un año y medio creamos el primer sistema de IA que aprobó el examen de licencia médica MedQA del USMLE. Ahora, nuestro último modelo, diseñado específicamente para el ámbito médico, ha alcanzado un rendimiento líder en el campo, superando el 91% de precisión”.
Google está explorando el potencial de una variante de su modelo de IA Gemini, adaptado para aplicaciones médicas, para mejorar el razonamiento avanzado, la comprensión contextual y el procesamiento multimodal.
Destacando la naturaleza multimodal de Gemini, capaz de procesar texto, imágenes, audio y video, Google resaltó su utilidad en tareas complejas, como la generación de informes para imágenes médicas en 2D, como radiografías, así como para imágenes en 3D.
Aunque estos avances están en una etapa investigativa, Google vislumbra el potencial de la IA generativa en radiología para asistir a organizaciones de salud en el futuro.
Durante la conferencia se presentaron varios prototipos y estudios, incluido un ultrasonido portátil con IA llamado “Maternal Health Ultrasound AI”, diseñado para facilitar la interpretación de imágenes de ultrasonido, especialmente en áreas rurales o subdesarrolladas donde la disponibilidad de especialistas es limitada.
Además, Google presentó Health Acoustics Research (HeAR), un modelo de IA especializado en analizar sonidos acústicos relacionados con la salud, como la tos o la respiración, con el potencial de contribuir a la investigación sobre enfermedades como la tuberculosis o la COVID-19.