Nos últimos anos, os avanços na tecnologia médica chamaram nossa atenção, mas, embora possam representar avanços no setor, suas aplicações podem vir acompanhadas de grandes desafios. Agora, imagine o potencial de cada nova descoberta impulsionada por uma ferramenta de IA que não apenas compreende textos médicos complexos, mas também se adapta a um domínio específico. Essa é a promessa do Retrieval-Augmented Fine Tuning (RAFT), uma alternativa aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) mais generalistas e de tecnologia de ponta, que comprovadamente apresentam melhor desempenho em determinados casos de uso e domínios, adaptando um modelo menor a diferentes setores. Nesse caso, o setor de saúde.
Isso é especialmente importante em áreas específicas, como a imunoterapia contra o câncer, em que diferentes protocolos de tratamento e pontos de dados de pacientes estão envolvidos. Nesse contexto, as organizações precisam de soluções de IA que possam fornecer respostas precisas e, ao mesmo tempo, manter as informações confidenciais totalmente internas. Mas será que a RAFT atende a essas demandas? Em uma pesquisa recente realizada pela equipe técnica da Globant Enterprise AI, eles encontraram conclusões interessantes que respondem a essa e a outras perguntas.
Por que a imunoterapia contra o câncer precisa de uma IA mais inteligente
A imunoterapia contra o câncer utiliza o sistema imunológico do corpo para combater as células cancerígenas. Ao contrário dos tratamentos tradicionais, a imunoterapia visa a uma abordagem mais direcionada, o que pode resultar em menos efeitos colaterais. É por isso que a seleção desse domínio para a pesquisa foi estratégica, considerando tanto sua importância clínica quanto a natureza altamente sensível e privada dos dados dos pacientes envolvidos nos protocolos de imunoterapia.
O RAFT é um método que atende a essas necessidades de forma inteligente, ajustando modelos menores de IA para tarefas especializadas. Pense nisso como ensinar a um modelo “pequeno, mas poderoso” mais conhecimento específico do domínio, que outros modelos podem não ter, para que ele possa se tornar um especialista em imunoterapia contra o câncer ou em outros domínios específicos do setor, sem consumir recursos. Em poucas palavras:
- Ajuste fino = O processo de treinamento adicional de um modelo pré-treinado em um conjunto de dados específico para especializá-lo em uma determinada tarefa. Neste caso, a especialização é para imunoterapia contra o câncer.
- Recuperação = Fornecer ao modelo uma “biblioteca” de informações específicas e relevantes para o domínio sempre que necessário – como uma mesa de referência digital.
Essa abordagem permite que as organizações mantenham o controle sobre seus dados e, ao mesmo tempo, se beneficiem dos recursos avançados de IA, reduzindo os custos computacionais e minimizando o risco de exposição dos dados.
Superando os “Grandes”
Uma das conclusões do estudo é que esses modelos poderiam alcançar um desempenho competitivo em comparação com modelos comerciais maiores, demonstrando o potencial de soluções de IA econômicas e eficientes na área da saúde. É como um artesão habilidoso que domina um único ofício especializado em vez de tentar fazer todos os trabalhos da loja. Ao aprimorar os dados específicos do domínio e ajustar cuidadosamente os parâmetros do modelo, o método RAFT permite que esses sistemas de IA menores lidem com questões altamente técnicas com precisão notável, geralmente por uma fração do custo e da carga computacional.
Melhor ainda, quando conectados a um pipeline de Recuperação-Aumentada, esses modelos permanecem consistentemente no ponto graças às referências médicas relevantes no local. Isso significa que é menos provável que eles “alucinem” respostas, uma armadilha comum em sistemas de IA grandes e genéricos. Essa é uma ótima notícia para as empresas que buscam reduzir as necessidades de infraestrutura dispendiosa, manter os dados completamente sob seu próprio teto e ainda fornecer o mesmo – ou melhor – calibre de respostas detalhadas e focadas na precisão.
Globant Enterprise AI: Onde a inovação encontra a acessibilidade
Essa iniciativa foi integrada à plataforma Globant Enterprise AI (GEAI), que serve como um hub para fornecer recursos avançados de IA aos clientes. Por meio dessa exploração, a equipe da Globant teve como objetivo refinar seus processos e melhorar sua capacidade de oferecer soluções de IA personalizadas, eficientes e seguras que atendam às necessidades específicas de vários setores. Com recursos de várias nuvens e um design que se encaixa facilmente em ambientes corporativos, a GEAI garante que as empresas possam aproveitar o poder dos modelos prontos para RAFT.
A RAFT representa uma nova onda na IA, na qual a experiência direcionada, as implementações econômicas e a privacidade robusta dos dados se unem. Especialmente para um campo como a imunoterapia contra o câncer, mas com potencial para se expandir para muitos outros, isso significa insights mais rápidos e precisos, sem a preocupação de enviar informações confidenciais de pacientes para outro lugar. As organizações prontas para aproveitar os avanços da IA para mudanças reais e impactantes estão preparadas para aumentar sua vantagem com a RAFT. E com a Globant Enterprise AI ao seu lado, você terá as ferramentas e a flexibilidade para dar vida a essas inovações, de forma segura e escalonável.
Leia a pesquisa completa aqui e descubra o que a Globant Enterprise AI pode fazer por sua empresa.
