La inteligencia artificial generativa está revolucionando el sector salud, y su evaluación precisa es fundamental para garantizar su eficacia y fiabilidad. En artículos previos, hemos explorado técnicas como el ajuste fino de modelos de lenguaje grande y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) a través de Amazon Bedrock. Estas técnicas prometen transformar los informes de radiología al utilizar inteligencia artificial para generar impresiones a partir de la sección de hallazgos.
En un primer análisis, nos enfocamos en adaptar modelos para maximizar su potencial. En un seguimiento, introdujimos la RAG, una técnica que interrelaciona modelos de lenguaje con bases de conocimiento externas, reduciendo así las alucinaciones y afinando la precisión en aplicaciones médicas. Una de las características destacadas de RAG es su capacidad para recuperar información médica en tiempo real, proporcionando respuestas fiables y adecuadas en un contexto clínico, lo cual es vital en el sector salud donde la precisión es crucial.
Sin embargo, las métricas tradicionales, como las puntuaciones ROUGE, aunque útiles para evaluaciones generales, no satisfacen del todo la complejidad de medir si un sistema RAG integra con éxito conocimiento médico y mantiene la exactitud clínica. Ante este desafío, presentamos un enfoque innovador: utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) como jueces, en combinación con Amazon Bedrock. Esta metodología avanzada permite una evaluación exhaustiva de aplicaciones RAG en salud, valorando tanto la calidad de la integración del conocimiento médico recuperado como la precisión clínica del contenido generado.
El marco LLM como juez es particularmente relevante en entornos clínicos, donde la precisión y claridad son primordiales. A través de este nuevo enfoque, no solo se evalúa la recuperación de información y su contexto, sino que se establecen nuevos criterios para la evaluación de sistemas RAG en el ámbito médico. Durante la demostración del marco evaluativo con Amazon Bedrock, también se comparó el rendimiento de modelos generadores como Claude de Anthropic y Nova de Amazon. Además, se ilustró cómo la nueva función de evaluación RAG puede optimizar parámetros de base de conocimiento y evaluar la calidad de la recuperación.
Este avance no solo redefine la evaluación médica de RAG, sino que proporciona herramientas prácticas para que profesionales de la salud desarrollen aplicaciones de inteligencia artificial más confiables, afianzando la IA generativa como un pilar esencial en entornos clínicos.
