Resumen:
La plataforma de conocimiento médico y antrópico OpenEvidence anunció una asociación. Las dos partes planean proporcionar herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basadas en inteligencia artificial de forma gratuita a médicos en áreas fuera de Estados Unidos y Europa donde los recursos médicos son relativamente escasos. Esperan utilizar la IA para ampliar el alcance del acceso al conocimiento médico basado en evidencia y ayudar al personal médico local a enfrentar problemas como la insuficiencia de literatura médica, especialistas y recursos de educación médica continua.
OpenEvidence es una plataforma de conocimiento médico para médicos que responde preguntas de los médicos basándose en investigaciones médicas revisadas por pares y pautas de tratamiento clínico. Actualmente, la plataforma está abierta a médicos de Estados Unidos y Europa de forma gratuita. La colaboración entre ambas partes consiste en lanzar una versión especial para zonas con recursos limitados, que se proporcionará de forma gratuita a trabajadores médicos en decenas de países de ingresos bajos y medios.
Según la lista publicada por OpenEvidence, este plan se está impulsando progresivamente en unos 100 países, entre ellos Uganda, Angola, Sudán, Haití y Mongolia. De esta manera, las dos empresas esperan reducir las restricciones de acceso al conocimiento médico causadas por la ubicación geográfica, porque en algunas áreas con recursos médicos insuficientes, los médicos pueden carecer de la literatura médica más reciente, el apoyo de expertos especializados y el acceso a la educación médica continua. Estos factores pueden afectar aún más el acceso de los pacientes a servicios médicos de alta calidad.
Los sistemas sanitarios de todo el mundo están explorando actualmente si la IA generativa puede aliviar la escasez de médicos y especialistas médicos. Los partidarios creen que la IA puede ayudar a los médicos a recuperar y organizar rápidamente información médica a gran escala para brindar asistencia en el proceso de diagnóstico y tratamiento; pero al mismo tiempo, a algunas personas les preocupa que si el sistema de IA utiliza principalmente datos médicos de países de altos ingresos para la capacitación, las recomendaciones que brindan pueden no ser completamente consistentes con la situación real en áreas con menos recursos, incluidas enfermedades locales comunes, condiciones de diagnóstico, equipos médicos y medicamentos disponibles.
El fundador de OpenEvidence, Daniel Nadler, dijo que el acceso al conocimiento médico no debería depender de la ubicación geográfica del médico. Reveló que solo en agosto de este año, los médicos estadounidenses realizaron 42 millones de consultas a través de OpenEvidence, y se espera que para 2026, cientos de millones de pacientes estadounidenses reciban servicios médicos proporcionados por médicos que utilizan OpenEvidence para ayudar en el trabajo.
En esta cooperación, Anthropic es el principal responsable de brindar soporte back-end a nivel técnico de IA, mientras que OpenEvidence es responsable de ajustar el sistema de acuerdo con el entorno médico en diferentes países y regiones. Las partes dicen que el sistema no se limitará a copiar herramientas diseñadas para los sistemas sanitarios estadounidenses o europeos en entornos de bajos recursos, sino que tendrá en cuenta las diferencias en la infraestructura sanitaria y las prácticas clínicas locales.
Daniela Amodei, presidenta de Anthropic, afirmó que la tecnología de inteligencia artificial ha logrado grandes avances en los últimos años, lo que hace técnicamente posible brindar este tipo de herramientas de asistencia médica a zonas con recursos limitados. Pero también cree que al depender únicamente de los mecanismos tradicionales del mercado, es difícil que estas tecnologías entren naturalmente en áreas que carecen de retornos comerciales. Por lo tanto, se necesita emprendimiento e inversión en bienestar público para promoverlos.
De hecho, OpenEvidence ya ha iniciado intentos similares antes. A principios de este año, la compañía anunció que estaba trabajando con instituciones médicas en Ruanda y Botswana para adaptar las herramientas de inteligencia artificial en función de las diferencias en los tipos de enfermedades, los recursos de diagnóstico y los tratamientos disponibles entre los países locales y desarrollados.
Nadler dijo que los sistemas desarrollados por la empresa para estas regiones otorgarán gran importancia al entorno local y enfatizó que las herramientas relevantes deben tener capacidades de "adaptación al contexto". En otras palabras, es posible que sea necesario responder a la misma pregunta médica en diferentes países con condiciones médicas completamente diferentes, como por ejemplo si un determinado examen se puede realizar localmente, si el hospital tiene el equipo correspondiente, si un determinado medicamento está disponible y qué tipo de tratamiento suelen utilizar los médicos locales.
Este plan también tiene la ventaja especial de tener requisitos de infraestructura relativamente bajos. Nadler señaló que incluso si las instituciones médicas en algunas áreas no pueden garantizar el suministro de energía las 24 horas del día, los 7 días de la semana, la mayoría de los médicos todavía tienen teléfonos inteligentes, por lo que todavía es posible acceder a información médica de alta calidad a través de dispositivos móviles que en el pasado solo podían ser proporcionados por las principales instituciones médicas del mundo, como la Clínica Mayo.
Este modelo es particularmente atractivo en países con acceso limitado a revistas médicas y experiencia. Ahmed Bendary, cardiólogo de la Universidad Benha en Egipto, dijo que si este servicio médico de IA puede expandirse aún más a regiones fuera de Estados Unidos y Europa, traerá cambios significativos, especialmente cuando las instituciones médicas locales tengan dificultades para suscribirse a las principales revistas médicas. Las herramientas que pueden obtener rápidamente información médica basada en evidencia en el sitio clínico pueden ser de mayor valor.
Sin embargo, la promoción global de la IA médica también significa que el sistema debe enfrentar enormes diferencias en el entorno médico entre los diferentes países. El espectro de enfermedades, el equipamiento médico, el suministro de medicamentos, el nivel de formación de los médicos y las especificaciones de diagnóstico y tratamiento pueden ser significativamente diferentes. Por lo tanto, incluso si la información proporcionada por la IA es precisa al nivel del conocimiento médico, no necesariamente puede traducirse directamente en planes de tratamiento ejecutables localmente. Por lo tanto, esta cooperación pone más énfasis en los ajustes a regiones específicas, en lugar de simplemente copiar el mismo sistema de IA en todos los países.
Anthropic está acelerando recientemente su expansión en los campos de la medicina y las ciencias biológicas. Poco antes del anuncio de esta colaboración, Anthropic había establecido su propio laboratorio de biología, comenzó a realizar investigaciones biológicas reales y trató de ampliar aún más sus capacidades de inteligencia artificial al campo del desarrollo de fármacos. Esta cooperación con OpenEvidence representa que Anthropic está avanzando más allá de la investigación biológica y de fármacos hacia el campo del conocimiento médico clínico y el apoyo a las decisiones de los médicos.
Las dos partes no anunciaron los términos financieros involucrados en esta cooperación. Para OpenEvidence, esta cooperación significa que su plataforma de conocimiento médico, que originalmente atendía principalmente a médicos de Estados Unidos y Europa, ha comenzado a expandirse globalmente; Para Anthropic, significa que sus modelos de IA están ingresando a más áreas donde antes era difícil obtener información médica avanzada a través de la plataforma profesional médica.
A medida que la IA generativa ingresa gradualmente al sistema médico, este tipo de cooperación también refleja una tendencia cada vez más obvia: la competencia en las aplicaciones médicas de IA ya no se trata solo de las capacidades del modelo en sí, sino que comienza a centrarse en cómo combinar el conocimiento médico, las pautas clínicas y las capacidades de razonamiento de la IA, y adaptarlas de acuerdo con la realidad médica en diferentes regiones. Este plan Anthropic y OpenEvidence cubre alrededor de 100 países. Que realmente pueda mejorar la capacidad de los médicos locales para obtener conocimientos médicos y tomar decisiones clínicas también dependerá del grado de localización del sistema y de cómo lo utilicen los médicos en entornos médicos reales.
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