Vini AI
Portal de Manejo de Conocimiento con Acceso Semántico al
"Pubmed Central Open Access Set"
Establezca una base factual confiable y verificada para la investigación, interpretación, diagnóstico, prevención y seguimiento médico.
¿Por qué una base de conocimientos verificada?
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son excelentes en operaciones de lenguaje natural (traducción, corrección gramatical, recuperación de información), ya que fueron entrenados para descubrir el contexto de las oraciones. Sin embargo, suelen fallar cuando se requiere información factual, debido a la falta de comprensión real de la gran cantidad de información contenida en sus modelos. Esta limitación intrínseca los convierte en herramientas deficientes para tareas médicas donde la información factual, relevante y contrastada es fundamental.
Los LLM también son muy costosas en términos de recursos computacionales. Esto se traduce en altos costos y, lo que es peor, en tiempos de respuesta largos para la mayoría de los casos de uso interesantes. Una estrategia basada únicamente en LLM no es escalable para aplicaciones de alto volumen como el monitoreo de datos que generan los pacientes para prevención y seguimiento de tratamiento, donde al LLM se le puede presentar con frecuencia el historial completo para detectar cambios relevantes.
La IA no se limita a los LLM, y se pueden obtener grandes beneficios combinando otras técnicas de mayor velocidad y precisión, a costa de la necesidad de un enfoque más estructurado. Combinamos múltiples modelos de IA (DL, ML, generativo) para que el monitoreo continuo sea predecible, fiable y económicamente viable.
¿Por qué PubMed Central?
Citas textuales de su página web:
"PubMed Central® (PMC) is a free full-text archive of biomedical and life sciences journal literature at the U.S. National Institutes of Health's National Library of Medicine (NIH/NLM)"
"...a digital archive of scholarly articles, spanning centuries of scientific research."
...un archivo digital de artículos académicos que abarcan siglos de investigación científica.
"The PMC Open Access Subset (or PMC OA Subset) contains millions of full-text open access article files made available under a Creative Commons or similar license terms or with publisher permission."
El subconjunto de acceso abierto de PMC (o subconjunto PMC OA) contiene millones de archivos de artículos de acceso abierto de texto completo disponibles bajo una licencia Creative Commons o términos similares o con permiso del editor.
La licencia permisiva del subconjunto de acceso abierto nos permite realizar análisis automatizados. Ya tenemos un índice semántico de todos los artículos (más de 6,8 millones), lo que permite buscar y recuperar información en más de 100 idiomas.
Inteligencia artificial a tu servicio
El sistema permite múltiples usuarios, cada uno con bibliotecas privadas que contienen diferentes partes del conjunto de acceso abierto (OA), además de poder subir sus propios documentos. También se pueden crear bibliotecas compartidas entre grupos de usuarios. El sistema permite configurar alertas para avisar cuando se añade nueva investigación relevante a una biblioteca en el conjunto OA.
La información ya procesada, examinada y almacenada en la base de datos de conocimiento se utiliza para mejorar continuamente la precisión de la extracción de conocimiento del sistema y para producir más y mejores artifacts (resúmenes, recomendaciones para pacientes, interacciones medicamentos/enfermedades, etc.).
Este flujo de trabajo de información se puede aplicar a cualquier área de conocimiento, ya que se pueden establecer múltiples bases de información donde los expertos se convierten en usuarios y viceversa, e incluso se pueden designar para acceso de solo lectura. Comparta artifacts con el público o mediante acceso controlado.
