Developed by the SING (New Generation Computer Systems) group, ClinIA is a small pilot project that aims to demonstrate the possibilities offered by new Large Language Models (LLMs) in their application to electronic medical records.

This demonstrative project tries to exemplify the new zero-shot paradigm, and its applicability in the world of medicine, parallel to the developments in open language models like those of OpenAI.

In this way, the use of open LLMs applied to medical records offers:

• Reduced human cost: unlike classic natural language processing methods, with LLMs, a question or suggestion in a clinical text can be made and answered, without the need for prior training when changing tasks.
• Privacy: Thanks to the open-source efforts of the community, data does not leave the IT infrastructure of the health system.
• Reasoned knowledge: for LLMs, it is easy to reason and explain the basis on which their answers are founded.

It is hoped that this pilot project will help to spread and disseminate the opportunities that new language processing models offer to the healthcare system, with the aim of achieving synergies for the establishment of a future joint project with health authorities.

For its construction, ClinIA has used as a base the book of clinical cases provided by SEMI (Spanish Society of Internal Medicine) at its 38th international congress.

Desarrollado por el grupo SING (Sistemas Informáticos de Nueva Generación), ClinIA es un pequeño proyecto piloto que trata de demostrar las posibilidades que ofrecen los nuevos modelos de lenguaje LLM (Large Language Models) en su aplicación a la historia clínica electrónica.

Este proyecto demostrativo intenta ejemplificar el nuevo paradigma zero-shot, y su aplicabilidad en el mundo de la medicina gracias a la carrera de los modelos de lenguajes abiertos, paralela a la de OpenAI.

De este modo, el uso de LLM en abierto aplicados a la historia clínica ofrece:

• Costo humano reducido: a diferencia de los procesos clásicos de procesamiento del lenguaje natural, con los LLM se puede realizar una pregunta o sugerencia en un texto clínico y responderla, sin la necesidad de capacitación previa cuando se desee cambiar de tarea.
• Privacidad: Gracias a los esfuerzos de código abierto de la comunidad, los datos no salen de la infraestructura TIC del sistema de salud.
• Conocimiento razonado: para los modelos LLM es fácil razonar y explicar en base a los cuales se basan sus respuestas.

Se espera que este proyecto piloto ayude a difundir y divulgar las oportunidades que los nuevos modelos de procesamiento del lenguaje ofrecen al sistema sanitario, con el fin de lograr sinergias para el establecimiento de un futuro proyecto en conjunto con las autoridades sanitarias.

Para su construcción, ClinIA ha empleado como base el libro de casos clínicos proporcionados por la SEMI (Sociedad Española de Medicina Interna) en su XXXVIII congreso internacional.