Un innovador enfoque en el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) está transformando la ejecución de tareas analíticas complejas en el sector de la salud. Tradicionalmente, para responder a preguntas como «¿Cuál es la duración promedio de estancia de los pacientes con una condición específica en diferentes hospitales?» era necesaria la intervención de especialistas en inteligencia empresarial e ingenieros de datos. Este proceso solía ser largo y generaba cuellos de botella en la obtención de información.
Los avances recientes en los LLM han propiciado nuevas oportunidades, permitiendo descomponer tareas complejas en pasos más sencillos con el auxilio de herramientas que facilitan la ejecución de cada fase y la producción de soluciones finales. Aquí, el término «herramientas» se refiere a capacidades o APIs externas que el modelo puede utilizar e integrar, ampliando su funcionalidad más allá de simples respuestas textuales. Estas herramientas permiten a los LLM realizar tareas especializadas, como obtener información en tiempo real, ejecutar códigos o generar imágenes, mejorando así la precisión y relevancia de las respuestas.
Una aplicación destacada de estas capacidades es la recuperación de registros de pacientes, que se fundamenta en un conjunto de datos existente y utiliza solo APIs, eliminando la necesidad de enfoques complejos como el texto a SQL. Esta solución está diseñada para responder a preguntas analíticas que requieren un razonamiento y ejecución multicanal. Por ejemplo, un usuario podría requerir el nombre y apellido del paciente con menos vacunas, y el sistema proporcionaría una respuesta precisa tras realizar una serie de pasos programáticos.
Mediante un proceso estructurado en dos fases —planificación y ejecución—, esta solución ofrece respuestas al introducir la lógica necesaria para descomponer preguntas complejas en pasos más simples. En la fase de planificación, se definen firmas de funciones API que permiten al LLM formular un plan claro y lógico para responder a la consulta del usuario. Esta planificación se expresa en un formato JSON estructurado, lo que facilita su ejecución.
En la fase de ejecución, este plan se realiza de manera programada, con cada llamada a funciones ejecutándose secuencialmente. La confiabilidad del proceso se refuerza mediante mecanismos de manejo de errores que permiten detectar y resolver posibles problemas durante la ejecución, garantizando resultados seguros y precisos.
Este enfoque demuestra cómo los LLM pueden superar su función de meros generadores de texto, brindando soluciones prácticas basadas en datos que pueden transformar significativamente los flujos de trabajo analíticos y la toma de decisiones en el ámbito empresarial.
