Cómo utilizar la IA para simplificar el almacenamiento, la recuperación y la búsqueda de documentos clínicos

El problema

En un entorno clínico acelerado, en el que la toma rápida de decisiones es crucial, la falta de sistemas eficientes de almacenamiento y acceso a los documentos plantea varios obstáculos. Aunque existen soluciones de almacenamiento de documentos (por ejemplo, FHIR), el acceso y la búsqueda eficaz de datos específicos de pacientes dentro de esos documentos puede suponer todo un reto.

La motivación

La IA ha hecho que la búsqueda de documentos sea extraordinariamente potente. Preguntar y responder sobre documentos nunca ha sido tan fácil con herramientas de código abierto como Chroma y Langchain para almacenar y utilizar incrustación de palabras (vector embeddings) para consultas a las APIs de IA generativa. Con un esfuerzo más dedicado, las organizaciones están indexando sus documentos existentes y construyendo versiones ajustadas de GPT con fines empresariales. La charla de Andrej Karpathy sobre el estado de GPT ofrece un excelente resumen general sobre este tema.

Este proyecto fue nuestro intento de reducir la fricción en todos los puntos de contacto en los que el personal médico tiene que interactuar con documentos. Desde la entrada y la gestión hasta el almacenamiento y la recuperación, hemos aprovechado IRIS FHIR y la IA para ayudarles a almacenar y encontrar la información que necesitan sin esfuerzo.

La solución

Hemos creado una aplicación web full-stack que permite a los médicos grabar notas de voz. A continuación, estas notas pueden transcribirse y resumirse mediante Open AI y almacenarse en servidores FHIR. Después, los documentos almacenados se indexan y están disponibles para la búsqueda semántica.  

Video de demostración

https://www.youtube.com/embed/3Th6bR4rw0w?si=Fc2dCaYuUte0ZCQ7
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Características principales

1. Aplicación web - Para ver información clínica sobre pacientes, observaciones y encuentros. Está construida utilizando Vue.js.
2. Transcripción de voz - Open AI Whisper API se utiliza para transcribir con precisión las grabaciones de voz a texto.
3. Resumen de texto - A continuación, el contenido transcrito puede resumirse y darle un título en el formato requerido. Por ejemplo, secciones específicas como síntomas, diagnóstico, etc. Esto se consigue mediante la API de completado de texto de Open AI utilizando el modelo text-da-vinci-003.
4. Almacenamiento de documentos - A continuación, los documentos resumidos se almacenan en FHIR utilizando el recurso Document Reference.
5. Búsqueda semántica de documentos - Los documentos almacenados se indexan y almacenan en Chroma como fragmentos. Esto se utiliza después para limitar el espacio de búsqueda y utilizar los tokens GPT con moderación para la búsqueda semántica mediante Langchain. Actualmente, cargamos los documentos en el momento de la búsqueda debido al menor número de documentos disponibles. Esto puede modificarse para indexar en segundo plano de forma asíncrona.
6. Exportación de documentos - Por último, existe una opción para exportar documentos a Google Docs y otros datos a Google Sheets. Los usuarios pueden iniciar sesión con sus cuentas específicas mediante OAuth y exportar los documentos para facilitar la colaboración y la comunicación con otros médicos o pacientes.

Probadlo

Clonad el repositorio del proyecto desde este enlace de GitHub: https://github.com/ikram-shah/iris-fhir-transcribe-summarize-export. Seguid las instrucciones proporcionadas para configurar el proyecto localmente en vuestros equipos. Y hacednos saber si algo no funciona como se esperaba.

Reflexiones y comentarios

Los avanzados modelos de lenguaje disponibles actualmente, combinados con el enorme volumen de datos disponibles, encierran un inmenso potencial para revolucionar la atención sanitaria, especialmente en lo relativo a los documentos.

Dejadnos vuestros comentarios a continuación. Publicaremos más artículos con los detalles técnicos de este proyecto.