Por qué la nueva startup de IA de Yann LeCun se centra en la atención médica Forbes

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Por qué la nueva startup de IA de Yann LeCun se centra en la atención médica

En noviembre, Yann LeCun, uno de los principales expertos mundiales en IA, anunció que dejaría su puesto como científico jefe de IA de Meta para fundar su propia empresa, centrada en el desarrollo de un nuevo tipo de IA llamado modelos mundiales. Actualmente, es presidente ejecutivo de Advanced Machine Intelligence Labs, que busca recaudar fondos con una valoración de unos 3,500 millones de dólares. Sin embargo, eligió a un CEO aparentemente inusual: Alex LeBrun, cofundador de una startup de tecnología sanitaria con sede en París que utiliza IA para transcribir consultas médicas.

Esto podría parecer una opción de nicho para un laboratorio de IA. Pero indica que la prometedora empresa, cuya tecnología busca comprender el mundo aprendiendo de videos y datos espaciales, además de texto, tendrá un enfoque significativo en la atención médica. Su primera alianza anunciada será con Nabla, la empresa de LeBrun.

“La salud es mi prioridad, y sabemos qué problemas no podemos resolver hoy”, declaró LeBrun en una entrevista en el marco de la conferencia de JP Morgan Healthcare en San Francisco. “Esperamos que esta nueva rama [de la IA] nos ayude a superar nuestras capacidades actuales en el ámbito de la salud”.

LeBrun dejará su puesto de director ejecutivo en Nabla, pero permanecerá como presidente y científico jefe de IA. Anteriormente trabajó directamente para LeCun en Meta, tras la adquisición de una empresa que él mismo había fundado. LeBrun declaró a Forbes que una de las principales razones por las que quería convertirse en director ejecutivo de la nueva startup era aplicar sus modelos globales a la atención médica.

La IA también se centra en la fabricación y la robótica, pero la atención médica es un área de enfoque importante debido a la complejidad y los altos riesgos del campo. Se espera que la IA transforme tanto las operaciones como la práctica clínica. Sin embargo, la tendencia de los grandes modelos lingüísticos a alucinar o cometer errores es un gran problema potencial en la atención médica, especialmente en el ámbito clínico, donde la vida de las personas está en juego. Los defensores de los modelos mundiales creen que pueden solucionar estas alucinaciones.

Los datos de salud son continuos, de alta dimensión y con ruido, ya provengan de pruebas médicas o de sensores, según declaró LeCun a Forbes por correo electrónico. Si bien la IA generativa funciona para la documentación clínica, “los enfoques generativos no son eficaces para aplicaciones de mayor impacto”, afirmó. “Los modelos globales permiten a los sistemas agénticos predecir las consecuencias de sus acciones y planificar secuencias de acción para realizar una tarea, sujetos a medidas de seguridad. Esto abrirá el camino a una nueva categoría de aplicaciones de IA en el ámbito sanitario, donde la fiabilidad, la controlabilidad y la seguridad son fundamentales”.

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Con AMI, LeCun está recaudando grandes sumas para poner en práctica esa investigación: el Financial Times informó anteriormente que la nueva startup busca recaudar casi 600 millones de dólares (al tipo de cambio actual entre el euro y el dólar). Otros también han estado desarrollando modelos mundiales, como el profesor de Stanford Fei-Fei Li, cuyo World Labs salió de la clandestinidad en septiembre de 2024 con una financiación de 230 millones de dólares y una valoración de más de 1,000 millones de dólares.

“En los últimos cinco años, el mundo se ha obsesionado por completo con los LLM. Ahora tenemos un martillo y vemos todo como un clavo”, dijo LeBrun. “Para algunos problemas, como la recuperación de información, es la mejor tecnología. Pero muchos problemas no entran en esta categoría”.

En el ámbito sanitario, por ejemplo, la grabación con IA (incluida la de Nabla), el apoyo a los profesionales clínicos (como OpenEvidence) y el descubrimiento de patrones en imágenes, como las radiografías, son buenos usos para la tecnología LLM existente, afirmó LeBrun. Sin embargo, en otros casos de uso clínico, la precisión es demasiado baja para que los LLM se implementen de forma segura, y mucho menos para agentes de IA que operan de forma autónoma sin supervisión humana. “Si se amplía el panorama, se trata solo del 1% o el 5% de los problemas”, afirmó. “Nadie afirmaría que la sanidad funciona bien hoy en día”.

AMI planea colaborar con empresas para aplicar sus modelos globales a problemas reales, aunque más allá de Nabla, aún no se han anunciado proyectos específicos. La startup francesa ha recaudado 120 millones de dólares y espera alcanzar unos ingresos anuales por suscripción de 100 millones de dólares en dos años. Delphine Groll, cofundadora de Nabla y directora de operaciones de la compañía, dirigirá la empresa hasta que se nombre un nuevo director ejecutivo que sustituya a LeBrun. “Alex siempre ha sido la visionaria de la IA de la empresa”, afirmó.

LeBrun calcula que tardará aproximadamente un año en obtener los primeros elementos que podamos usar en el producto. La investigación sobre modelos mundiales ya es sólida, con cientos de artículos publicados solo en los últimos años, afirmó. “Dados los recientes avances en la investigación sobre modelos mundiales, sentí que era el momento adecuado para aplicar esto a la atención médica, y eso es lo que estamos a punto de hacer con Nabla», concluyó.

Este artículo fue publicado originalmente por Forbes US

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Amy Feldman