La IA y los problemas difíciles del mundo · Medicina y descubrimiento de fármacos · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Grandes modelos de lenguaje para la modelización predictiva clínica multimodal: una revisión sistemática
Título original: Large language models for multimodal clinical predictive modeling: a systematic review
Los historiales clínicos electrónicos (EHR) contienen tanto datos estructurados como no estructurados, y la aparición de los grandes modelos de lenguaje ha permitido incorporar las modalidades no estructuradas en modelos predictivos construidos sobre datos de EHR. De 641 estudios evaluados, 57 cumplieron los criterios de inclusión, y la revisión identificó tres estrategias de integración multimodal basadas en LLM: embedding, extracción y fusión de texto. Todas las estrategias arrojaron mejoras de rendimiento frente a los modelos de una sola modalidad, con un aumento medio del 6.4%, y los autores esbozan consideraciones que incluyen el tamaño de la muestra, la interpretabilidad y los costes computacionales.