Mucha gente se pregunta cómo hacemos que nuestros asistentes de IA suenen naturales sin dejar de ser clínicamente precisos. La verdad es que no se trata solo del modelo.

Usamos algo llamado RAG, abreviatura de Retrieval-Augmented Generation, para asegurarnos de que nuestros agentes puedan responder a las preguntas de forma segura, incluso en situaciones médicas complejas. Si estás creando inteligencia artificial para el cuidado de la salud, esta es una de las herramientas más importantes que debes entender.

Así es como funciona y cómo lo usamos en Puppeteer.

El problema: los modelos lingüísticos inventan cosas

Los modelos lingüísticos son poderosos. Pero tienen un defecto importante: a veces inventan cosas.

Responderán a una pregunta incluso cuando no sepan la respuesta, llenando los espacios en blanco con qué sonidos derecha. En el cuidado de la salud, ese es un gran riesgo. Un agente de inteligencia artificial no puede adivinar con certeza cuánto tiempo debe ayunar una persona antes de la cirugía ni dar consejos sobre la insulina.

Necesitábamos algo más inteligente.

Qué hace realmente RAG

RAG es sencillo.

En lugar de basarnos únicamente en lo que la IA recuerda, primero obtenemos los documentos pertinentes (como protocolos clínicos, preguntas frecuentes o instrucciones de alta) y, a continuación, dejamos que la IA utilice esa información para elaborar una respuesta precisa y fundamentada.

Es como darle a la IA una hoja de trucos en tiempo real.

No necesita memorizarlo todo. Solo necesita saber dónde buscar.

Cómo usamos RAG en Puppeteer

Creamos agentes de voz y chat para clínicas y empresas de salud digital. Estos agentes se encargan de la ingesta, los seguimientos, las preguntas sobre los medicamentos y más.

Cada proveedor tiene sus propios protocolos, tono y objetivos.

Por eso, en lugar de volver a entrenar un modelo cada vez que algo cambia, le damos a cada agente una base de conocimientos privada. Ahí es donde entra en juego RAG.

Cuando un paciente pregunta algo como: «¿Cuándo puedo empezar a hacer ejercicio después del procedimiento?» , el agente busca en la documentación de ese proveedor, encuentra la respuesta y crea una respuesta basada en ella.

Apoyamos:

• PDF y guías internas
• Transcripciones de vídeos educativos
• Contenido estructurado, como planes de tratamiento
• Actualizaciones en tiempo real, no es necesario volver a implementarlas

Es rápido, seguro y se adapta al flujo de trabajo de cada clínica.

Por qué es importante

En la práctica, esto significa:

• El agente evita hacer conjeturas sobre temas clínicos
• El contenido nuevo se puede usar de inmediato
• Los proveedores mantienen el control de las respuestas
• Los pacientes obtienen respuestas confiables y precisas

No se trata solo de tener razón. Se trata de confianza.

Los pacientes quieren sentirse escuchados. Los proveedores quieren sentirse seguros. RAG nos ayuda a ofrecer ambas cosas.

Bonificación: se amplía sin agotar a tu equipo

RAG nos permite ampliar el conocimiento sin aumentar el personal.

Una buena enfermera podría responder a la misma pregunta diez veces al día. Con RAG, podemos codificarlo una vez y dejar que la IA lo haga mil veces. Sin carga adicional. Sin agotamiento.

Y cada respuesta es rastreable. Siempre sabes de dónde proviene la información.

Qué sigue

Ya estamos trabajando en la siguiente capa:

• Personalización de las respuestas en función de los síntomas o el diagnóstico
• Soporte nativo para más idiomas
• Extraer información de datos o laboratorios de dispositivos portátiles

Hay más por venir. Pero incluso ahora, combinar los LLM, los RAG y tu propio contenido es un gran paso adelante para hacer que la IA para el cuidado de la salud sea más segura y útil.