MOSAIC: Un Nuevo Enfoque para el Análisis de Informes Radiológicos

Un equipo de investigación ha presentado MOSAIC, un sistema de clasificación de informes radiológicos basado en inteligencia artificial que destaca por su eficiencia, soporte multilingüe y compatibilidad con diversas taxonomías. A diferencia de las soluciones existentes, que a menudo dependen de modelos de lenguaje extensos (LLM) de código cerrado o con altos requerimientos computacionales, MOSAIC utiliza un modelo de lenguaje abierto más compacto, MedGemma-4B, lo que permite su ejecución en GPUs de consumo.

Este enfoque innovador admite la clasificación mediante prompting zero-shot y few-shot, así como un ajuste fino ligero. MOSAIC ha sido evaluado en siete conjuntos de datos en inglés, español, francés y danés, demostrando un rendimiento comparable o incluso superior al de expertos humanos en la clasificación de radiografías de tórax.

Implicaciones para la Medicina y la Investigación

La capacidad multilingüe de MOSAIC abre la puerta a una mayor accesibilidad a herramientas de análisis de imágenes médicas en diferentes idiomas, superando las barreras lingüísticas que limitan muchas soluciones actuales. Además, su eficiencia computacional facilita su implementación en entornos clínicos con recursos limitados, democratizando el acceso a esta tecnología. Al ser de código abierto, MOSAIC impulsa la colaboración y la investigación en el campo del procesamiento del lenguaje natural aplicado a la medicina.

El lanzamiento de MOSAIC representa un avance significativo en la aplicación de la IA en radiología, ofreciendo una alternativa viable y eficiente a los modelos de lenguaje más complejos y costosos. Su diseño flexible y adaptable promete un futuro donde el análisis automatizado de informes radiológicos sea más accesible y preciso.