En la creciente intersección de la inteligencia artificial y el sector salud, un nuevo enfoque está transformando el manejo de tareas analíticas complejas gracias a la utilización avanzada de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés). Históricamente, responder a preguntas analíticas tales como la duración promedio de estancia de pacientes con condiciones específicas en diferentes hospitales requería considerables recursos humanos y tiempo, a menudo resultando en demoras significativas.
No obstante, los recientes avances en LLM están eliminando estas barreras. Estos modelos ahora permiten descomponer tareas complejas en una secuencia de pasos manejables, ejecutados a través de herramientas sofisticadas que amplían sus capacidades más allá de la simple generación de texto. Estas herramientas incluyen la interacción con APIs externas, la ejecución de código o incluso la generación de imágenes, elevando así la precisión y relevancia de sus respuestas.
Una aplicación destacada de este enfoque es la recuperación de registros de pacientes. Utilizando un conjunto de datos preexistente y confiando exclusivamente en APIs, esta solución evita la complejidad tradicional del enfoque de texto a SQL. El sistema puede responder a preguntas complejas que requieren un razonamiento detallado, como identificar al paciente con menor número de vacunas, devolviendo respuestas precisas de manera eficiente.
El proceso se estructura en dos fases clave: planificación y ejecución. Durante la etapa de planificación, los LLM emplean firmas de funciones API para formular un plan lógico y detallado, expresado mediante un formato JSON estructurado. Esta planificación meticulosa permite al sistema descomponer consultas complejas en pasos concretos y coordinados.
En la siguiente fase, el plan es ejecutado de manera programática, asegurando que cada paso se complete de forma secuencial y eficaz. La robustez de este proceso se ve fortalecida por mecanismos de manejo de errores que permiten afrontar y resolver cualquier complicación que pueda surgir, asegurando la exactitud y fiabilidad de los resultados.
El uso innovador de LLM en esta capacidad demuestra que estos modelos pueden superar su rol tradicional de generadores de texto, ofreciendo soluciones que tienen el potencial de revolucionar los flujos de trabajo analíticos y la toma de decisiones en las empresas. Esta evolución promete un futuro donde la inteligencia artificial desempeñe un papel central en la optimización de procesos dentro del ámbito empresarial y más allá.
