Un nuevo enfoque en la aplicación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) está revolucionando las tareas analíticas complejas en el sector de la salud. Tradicionalmente, preguntas como «¿Cuál es la duración promedio de estancia de los pacientes con [condición específica] en diferentes hospitales?» requerían el tiempo y la habilidad de especialistas en inteligencia empresarial e ingenieros de datos, lo que resultaba en procesos prolongados y cuellos de botella informativos.
Sin embargo, los avances recientes en LLM han abierto un abanico de posibilidades para desglosar tareas complicadas en varios pasos. Empleando herramientas que facilitan cada etapa del proceso, estas innovaciones permiten la producción de soluciones finales más eficientes. Las «herramientas» en este contexto se refieren a capacidades o APIs externas que el modelo puede utilizar para ampliar su funcionalidad más allá de las respuestas textuales. Estas herramientas habilitan a los LLM para realizar tareas especializadas como la recuperación de información en tiempo real, ejecutar código o incluso generar imágenes, optimizando la precisión y relevancia de las respuestas.
Un ejemplo significativo es la solución para la recuperación de registros de pacientes basada en un conjunto existente de datos y, exclusivamente, en APIs. Esto elimina la necesidad del complejo enfoque de texto a SQL, ya que responde a preguntas analíticas que requieren un razonamiento y ejecución en múltiples etapas. Durante una interacción, un usuario podría solicitar el nombre y apellido del paciente con menos vacunas, permitiendo al sistema ofrecer una respuesta precisa tras realizar una serie de pasos programados.
Mediante la implementación de un proceso estructurado en dos etapas —planificación y ejecución— la solución ofrece respuestas adecuadas, descomponiendo preguntas complejas en pasos manejables. En la fase de planificación, se proporcionan firmas de funciones API que permiten al LLM formular un plan lógico para responder a la consulta del usuario, que se estructura en un formato JSON para facilitar su ejecución.
Durante la etapa de ejecución, este plan se implementa secuencialmente, asegurando cada llamada a funciones. La efectividad del proceso se refuerza con mecanismos de manejo de errores que resuelven problemas potenciales durante la ejecución, garantizando resultados precisos y confiables.
Este enfoque muestra cómo los LLM pueden superar el rol de simples generadores de texto, ofreciendo soluciones prácticas basadas en datos. Esta evolución puede transformar significativamente los flujos de trabajo analíticos y mejorar la toma de decisiones en el ámbito empresarial.
