Marzo de 2025<\/p>\n\n\n\n
La inteligencia artificial (IA) evoluciona a una velocidad vertiginosa y est\u00e1 transformando las ciencias m\u00e9dicas. Para las personas que esperan un medicamento nuevo o tener acceso a una atenci\u00f3n m\u00e9dica superior, esta es una gran noticia. Para las empresas de tecnolog\u00eda, la demanda de contar con innovaci\u00f3n en IA presenta oportunidades extraordinarias. A la vez, plantea desaf\u00edos, como la seguridad, el sesgo de los datos y la accesibilidad, por nombrar algunos. La soluci\u00f3n a estos desaf\u00edos es el desarrollo open source.<\/p>\n\n\n\n
El open source es mucho m\u00e1s que c\u00f3digo abierto. En ese sentido, Red Hat<\/strong> lanz\u00f3 InstructLab<\/a>, para garantizar que el perfeccionamiento de modelos y la creaci\u00f3n de casos de uso para la IA generativa (gen AI) incorporen la transparencia, una comunidad heterog\u00e9nea y una v\u00eda de acceso sencilla. Tambi\u00e9n, impulsa una plataforma tecnol\u00f3gica en la que los investigadores del \u00e1rea, los ingenieros y los proveedores globales de hardware y software puedan colaborar para desarrollar nuevas herramientas y soluciones de IA y mejorar las que ya est\u00e1n en uso.<\/p>\n\n\n\n A trav\u00e9s de la colaboraci\u00f3n por a\u00f1os entre Red Hat Research y la Mass Open Cloud Alliance<\/a> (MOC-A), la compa\u00f1\u00eda est\u00e1 construyendo un ecosistema que impulsa los avances en ciencias biol\u00f3gicas con el poder de la IA a trav\u00e9s del open source. <\/p>\n\n\n\n La MOC-A es una colaboraci\u00f3n entre universidades, organismos gubernamentales y l\u00edderes del sector para construir y mantener una nube abierta y brindar a los investigadores los recursos inform\u00e1ticos a los que, de otra forma, no podr\u00eda acceder la mayor\u00eda, como CPU, GPU, almacenamiento, conjuntos de datos grandes y diversos, herramientas y modelos de IA, todo alojado en un centro de datos carbono neutral.<\/p>\n\n\n\n Pr\u00e1cticas de IA de c\u00f3digo abierto en las ciencias m\u00e9dicas<\/strong><\/p>\n\n\n\n En noviembre de 2024, Red Hat se uni\u00f3 a la Universidad de Boston, IBM Research, MOC-A y a otras instituciones de investigaci\u00f3n para patrocinar un foro abierto sobre IA para el descubrimiento de f\u00e1rmacos<\/a>, en el cual lanz\u00f3 el Grupo de trabajo de IA para el descubrimiento de f\u00e1rmacos de la AI Alliance<\/a>. Descubrir y desarrollar un medicamento nuevo demora, en promedio, entre 10 y 15 a\u00f1os y los costos se miden en miles de millones de d\u00f3lares. Agilizar el descubrimiento de f\u00e1rmacos con IA tiene el potencial de cambiar vidas y, al mismo tiempo, reducir radicalmente los costos de atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n Mediante el uso de Red Hat OpenShift AI en la MOC, se cre\u00f3 accesibilidad para que los participantes del foro pudieran probar e interactuar con modelos open source en un entorno f\u00e1cil de usar por parte de los cient\u00edficos del sector. Los investigadores crearon modelos, escalaron recursos y experimentaron con datos en el entorno de la MOC, dise\u00f1ada para facilitar la transparencia. Una vez finalizado el evento, los investigadores segu\u00edan teniendo acceso a su trabajo y cualquier persona con una cuenta de la MOC pod\u00eda seguir explorando y experimentando con los mismos modelos. La econom\u00eda de escala hace posible democratizar la disponibilidad de potentes herramientas de investigaci\u00f3n y tanto los investigadores como los desarrolladores (y, en \u00faltima instancia, los propios pacientes) se benefician de una participaci\u00f3n m\u00e1s extendida.<\/p>\n\n\n\n Generar las condiciones para impulsar la innovaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n La alianza de Red Hat con la MOC-A es un componente vital de aplicar el poder de la IA y el open source a los grandes desaf\u00edos de las ciencias m\u00e9dicas. <\/p>\n\n\n\n El desarrollo, la implementaci\u00f3n y la adopci\u00f3n exitosos de soluciones de IA en este campo de alto riesgo requiere contar con accesibilidad, transparencia y escalabilidad.<\/p>\n\n\n\n Los investigadores y los m\u00e9dicos deben enfocarse en aportar sus conocimientos espec\u00edficos a problemas complejos, no en dominar el cuidado y la carga de datos de un modelo de IA. Tambi\u00e9n deben trabajar de manera eficiente sin tener que cambiar de herramientas continuamente. Si una soluci\u00f3n no hace que un usuario sea m\u00e1s productivo, no la adoptar\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n La accesibilidad tambi\u00e9n puede ser tan simple como la disponibilidad. Hoy, son pocos los hospitales de investigaci\u00f3n nacionales y las compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas l\u00edderes con f\u00e1cil acceso a herramientas y plataformas de IA. Por otro lado, los investigadores de universidades y los hospitales regionales suelen verse limitados por la falta de recursos, ya sean activos inform\u00e1ticos, infraestructura o financiaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Como el desarrollo open source insiste en incluir a todos los grupos de inter\u00e9s, hacemos part\u00edcipes a expertos del sector desde un principio, raz\u00f3n por lo cual sabemos que el resultado final les ser\u00e1 \u00fatil. <\/p>\n\n\n\n Esta es fundamental para impulsar la adopci\u00f3n de la IA en las ciencias m\u00e9dicas, y las expectativas son altas. Los pacientes quieren saber c\u00f3mo se utilizan y protegen sus datos, y los investigadores quieren saber que los conjuntos de datos sean significativos y que los modelos sean relevantes. \u00bfSe dedicar\u00e1n los m\u00e9dicos cl\u00ednicos a revisar c\u00f3digos o modelos open source por su cuenta? La respuesta m\u00e1s probable es no. Pero las herramientas que se pueden examinar, personalizar y hasta mejorar gracias a la colaboraci\u00f3n pueden generar confianza de una forma que los sistemas cerrados no pueden.<\/p>\n\n\n\n Dicho esto, no se le puede entregar a alguien una soluci\u00f3n totalmente desarrollada y decirle que es transparente, aun cuando sea de c\u00f3digo abierto. As\u00ed como necesitamos que los grupos de inter\u00e9s del sector impulsen la facilidad de uso, tambi\u00e9n los necesitamos como una parte continua del proceso de desarrollo. Adem\u00e1s, trabajar de este modo proporciona la flexibilidad que se necesita para resolver problemas espec\u00edficos. Las soluciones comerciales universales no van a funcionar para todos los retos y flujos de trabajo que plantean las ciencias biol\u00f3gicas. <\/p>\n\n\n\n Trabajar en un ecosistema open source permite adaptar las capacidades de un conjunto b\u00e1sico de herramientas a las necesidades de un usuario en particular y, cuando esas capacidades se vuelven a aportar a la comunidad, otras personas pueden desarrollar us\u00e1ndolas como punto de partida. Cuando se trabaja de manera transparente, las soluciones nuevas est\u00e1n impulsadas por las necesidades de los usuarios, no por una estrategia de productos enfocada \u00fanicamente en el resultado final.<\/p>\n\n\n\n En primer lugar, se necesitan econom\u00edas de escala. El desarrollo y las cargas de trabajo de IA hacen un uso intensivo de recursos y, en muchas instituciones, los conjuntos de datos de calidad superior en las ciencias biol\u00f3gicas exceden las capacidades de la TI de investigaci\u00f3n. Pero esos recursos no tienen por qu\u00e9 existir de forma aislada. Iniciativas como la MOC-A, que permiten compartir recursos, son capaces de proporcionar la escalabilidad que haga posible esa accesibilidad.<\/p>\n\n\n\n En segundo lugar, se debe estimular el poder colectivo. Sin propagaci\u00f3n no hay democratizaci\u00f3n. Esto significa poner las herramientas en tantas manos y lugares como sea posible. Red Hat se compromete a respaldar el crecimiento de un ecosistema de usuarios, desarrolladores, proveedores de hardware y software, grupos del sector de las ciencias m\u00e9dicas y organizaciones sin fines de lucro que abarque todas las disciplinas y catalice la colaboraci\u00f3n necesaria para crear soluciones transformadoras a problemas hasta ahora insolubles.<\/p>\n\n\n\n Por \u00faltimo, la colaboraci\u00f3n con la industria, el gobierno y las instituciones de investigaci\u00f3n tambi\u00e9n puede dar lugar a nuevas posibilidades y sembrar semillas para empresas emergentes. De este modo, se fomenta un c\u00edrculo virtuoso que genera nuevas oportunidades, tanto para la investigaci\u00f3n como para el crecimiento empresarial.<\/p>\n\n\n\n Redes Sociales:<\/strong><\/p>\n\n\n\n X: @redhatla IG: @redhatlatam LinkedIn: Red-Hat<\/p>\n\n\n\n –<\/p>\n\n\n\n Syspertec sas<\/p>\n\n\n\n Agencia de Prensa y Relaciones P\u00fablicas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Marzo de 2025 La inteligencia artificial (IA) evoluciona a una velocidad vertiginosa y est\u00e1 transformando las ciencias m\u00e9dicas. Para las personas que esperan un medicamento nuevo o tener acceso a una atenci\u00f3n m\u00e9dica superior, esta es una gran noticia. Para las empresas de tecnolog\u00eda, la demanda de contar con innovaci\u00f3n en IA presenta oportunidades extraordinarias. 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