La Innovación en la Salud: Cómo Omada Health Escaló el Cuidado del Paciente Utilizando Modelos Llama en Amazon SageMaker AI
La transformación digital en la salud está tomando un nuevo rumbo gracias a la integración de la inteligencia artificial (IA) en los servicios de atención al paciente. Omada Health, un pionero en la entrega de atención médica virtual, ha implementado un sistema innovador llamado OmadaSpark, que se basa en modelos Llama entrenados en Amazon SageMaker AI. Este artículo explora cómo esta colaboración ha permitido mejorar la educación nutricional y la atención al paciente, ofreciendo soluciones personalizadas en tiempo real.
La Oportunidad de la Educación Nutricional Asistida por IA
La educación nutricional es un pilar fundamental en los programas de gestión de condiciones crónicas de Omada. Con la creciente demanda de información nutricional rápida y accesible, se identificó la oportunidad de complementar el trabajo de los coaches de salud a través de la tecnología. El objetivo era proporcionar educación nutricional de alta calidad de manera inmediata, respetando los protocolos de atención de Omada y manteniendo el enfoque humano que caracteriza a sus servicios.
- OmadaSpark ayuda a los miembros a identificar barreras emocionales y prácticas para una alimentación saludable.
- Utiliza entrevistas motivacionales para ayudar a los usuarios a establecer objetivos y mantener la autonomía.
- Incluye funciones como el seguimiento del agua, escaneo de códigos de barras y tecnología de reconocimiento de fotos.
Detalles de la Implementación de la Solución
La característica de educación nutricional se desarrolló utilizando un modelo Llama 3.1, ajustado en Amazon SageMaker AI. Este proceso incluyó la adaptación de modelos de lenguaje a conjuntos de datos más pequeños mediante técnicas de adaptación de rango bajo cuantificado (QLoRA). El entrenamiento inicial se basó en un conjunto de 1,000 pares de preguntas y respuestas extraídas de protocolos internos y literatura revisada por pares.
El flujo de trabajo para la implementación de la solución se resume en los siguientes pasos:
- Los pares de preguntas y respuestas se cargan en Amazon S3 para el entrenamiento del modelo.
- Se utiliza Amazon SageMaker Studio para iniciar el trabajo de entrenamiento del modelo Llama 3.1.
- Un cliente móvil invoca el flujo de inferencia basado en las preguntas del usuario, personalizando la información nutricional proporcionada.
- Se genera educación nutricional personalizada y se devuelve al cliente móvil.
- LangSmith se usa para evaluar la calidad de las inferencias y mejorar continuamente el modelo.
- Dietistas registrados revisan la precisión clínica de la información nutricional.
Colaboración entre Equipos Clínicos y de Desarrollo de IA
El éxito de la implementación de IA en Omada Health se debe en gran parte a la estrecha colaboración entre el equipo clínico y el de desarrollo de IA. Esta sinergia fue crucial para asegurar que la educación nutricional proporcionada fuera no solo precisa, sino también alineada con las necesidades del cuidado del paciente.
Impacto en el Negocio y Futuras Iniciativas
Desde la introducción de OmadaSpark, se ha observado un incremento significativo en la participación de los miembros que utilizan la herramienta. Los datos indican que aquellos que interactuaron con el asistente de nutrición eran tres veces más propensos a regresar a la aplicación Omada en comparación con los que no lo hicieron.
De cara al futuro, Omada planea profundizar su colaboración con AWS y Meta para expandir las capacidades de IA, optimizando modelos y incorporando nuevas áreas de salud más allá de la nutrición. La combinación de experiencia clínica con modelos avanzados de IA promete revolucionar la atención médica y mejorar la calidad de vida de los pacientes.
Para obtener más información sobre este tema, se puede visitar el artículo original en AWS Blogs.
Nota: Este contenido original ha sido modificado con IA y revisado por un especialista.
