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Un nuevo enfoque en la utilización de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) está revolucionando la manera en que se llevan a cabo tareas analíticas complejas en el sector de la salud. Tradicionalmente, responder a dudas como «¿Cuál es la duración promedio de estancia de los pacientes con una condición específica en diferentes hospitales?» requería el tiempo y la experiencia de especialistas en inteligencia empresarial y de ingenieros de datos. Esto a menudo resultaba en procesos prolongados y cuellos de botella en la obtención de información.


Sin embargo, los recientes avances en los LLM han abierto nuevas posibilidades que permiten desglosar tareas complicadas en varios pasos, utilizando herramientas que facilitan la ejecución de cada fase y la producción de soluciones finales. En este contexto, el término «herramientas» se refiere a capacidades o APIs externas que el modelo puede acceder e interactuar con, ampliando su funcionalidad más allá de las respuestas textuales. Estas herramientas permiten a los LLM realizar tareas especializadas, lo que mejora la precisión y la importancia de las respuestas.


Un ejemplo significativo de estas capacidades es la solución de recuperación de registros de pacientes, que se basa en un conjunto de datos existente y utiliza únicamente APIs, evitando la complejidad del enfoque de texto a SQL.