| El autor principal, Eric Oermann, neurocirujano de la NYU y científico computacional, dijo a la AFP que mientras los modelos predictivos sin IA han estado alrededor de la medicina por varios años, se han usado muy poco en la práctica porque los datos que necesita requieren una incómoda reorganización y adaptación de formato. in embargo, “una cosa que es común en la medicina en todas partes, es que los médicos escriben notas sobre lo que ven en clínica, lo que han hablado con pacientes”, dijo. “Entonces, nuestra revelación básica fue: “¿Podemos comenzar con las notas médicas como fuente de datos y después construir modelos predictivos sobre ellas?”. El enorme modelo de lenguaje llamado NYUTron fue entrenado con millones de notas médicas extraídas de historias clínicas de 387.000 personas que recibieron atención médica en los hospitales NYU Langone entre enero de 2011 y mayo de 2020. Estos registros incluían los escritos por doctores, notas de evolución de pacientes, informes de radiología e instrucciones para dar de alta cuyo total acumula 4100 millones de palabras.
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