La incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en los productos y servicios de BIREME/OPS/OMS representa un avance estratégico para optimizar la gestión y difusión del conocimiento en salud. La adopción de técnicas basadas en IA puede mejorar los procesos de indización, recuperación de información, análisis de datos y recomendación de contenidos, consolidando la eficiencia de los sistemas de gestión del conocimiento.
La indización de documentos se está convirtiendo en uno de los principales retos a los que se enfrentan los sistemas de información. Tradicionalmente, este proceso requiere que los expertos asignen descriptores normalizados a los documentos. El uso de la IA, en particular el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), es una forma de automatizar la identificación de términos controlados, reduciendo la carga de trabajo humano y mejorando la coherencia de la indización. La reciente implementación de DeCS Finder AI ilustra este avance, proporcionando una indización semiautomatizada más eficiente y precisa.
DeCS Finder IA es una herramienta basada en PLN que permite la clasificación automática de documentos mediante modelos entrenados para diferentes idiomas y dominios. El uso de algoritmos como Omikuji Bonsai, permite una indización ágil y coherente, optimizando el tratamiento temático de grandes volúmenes de documentos. La primera versión utilizó una base de entrenamiento con cerca de 3.000 registros ya indizados con la metodología LILACS en portugués, español e inglés, y su capacidad de aprendizaje incremental permite mejorar progresivamente la precisión de los resultados cuando se realiza un entrenamiento posterior con un aumento de datos, como la ampliación y especialización de este corpus de entrenamiento.
La recuperación de información también se beneficia de la IA, ya que los algoritmos inteligentes pueden refinar los motores de búsqueda, ofreciendo a los usuarios resultados más relevantes. Además, los modelos de IA pueden mejorar la desambiguación de términos y la comprensión semántica de las consultas, superando las limitaciones de los sistemas de búsqueda tradicionales basados en la concordancia de palabras clave. En este contexto, el proyecto de desarrollo de Síntesis de Resúmenes, o Resúmenes en Lenguaje Claro (traducción libre de “Plain Language Summaries”), trabaja para ofrecer resultados de búsqueda con una síntesis simple y objetivo de los artículos recuperados.
Las Síntesis de Resúmenes son textos breves generados a partir de un resumen de artículo mediante un algoritmo de Large Language Models (LLM), que son visibles en los portales de búsqueda. De este modo, a los investigadores les resulta más fácil y rápido seleccionar artículos que respondan a sus necesidades de información, ya que tienen acceso a unas pocas líneas sobre el tema y los aspectos principales de cada artículo. La primera versión se lanzará en breve para un conjunto experimental de 10 artículos, y el algoritmo utilizado fue LLAMA, a partir del cual se afinaron casi 1.000 síntesis de resúmenes en portugués, inglés y español generados manualmente por el equipo.
Para saber más sobre cómo BIREME está incorporando tecnologías avanzadas en sus proyectos, productos y servicios, siga las nuevas ediciones del Boletín BIREME y también vea los siguientes textos:
2 Comentarios para "Avances de IA en los Productos y Servicios de BIREME"
Felicitaciones al equipo de BIREME/OPS/OMS por este importante avance en la incorporación de Inteligencia Artificial en sus productos y servicios.
Excelente ayuda a nuestra Revista Odontologíca de Los Andes, muchas gracias por la información