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Cómo Giles AI Logra un 95% de Precisión en la Extracción de Literatura Médica con Gemini

Giles AI, startup de IA sanitaria con sede en Londres, construyó su asistente de investigación médica en Google Cloud usando Vertex AI, Gemini Pro y Document AI para ayudar a los investigadores a extraer información estructurada de millones de artículos científicos. La plataforma alcanzó un 95% de precisión en la extracción de datos, una tasa de acuerdo del 98% con investigadores humanos y ayudó a un cliente clínico a reducir el tiempo de las tareas de investigación en un 85%.

Impacto

95%

Precisión en la extracción de datos de investigación médica

85%

Reducción del tiempo de tareas de investigación clínica

98%

Tasa de concordancia entre la IA y los investigadores humanos

Desafío

La revisión de literatura médica consume años de los plazos de desarrollo de fármacos, pero la IA sanitaria debe lograr una precisión casi perfecta — cualquier alucinación o cita fabricada puede comprometer las decisiones clínicas. La arquitectura fragmentada anterior de Giles AI dificultaba las certificaciones de cumplimiento y hacía que las salidas del modelo fueran insuficientemente fiables para los profesionales sanitarios.

Solución

Giles AI reconstruyó en Google Cloud con Vertex AI y Gemini Pro para el razonamiento complejo, Document AI para el análisis de literatura no estructurada y Gemma para clientes con restricciones de residencia de datos — entregando una plataforma certificada con HIPAA y SOC2 que admite explícitamente cuando la información no está disponible en lugar de generar alucinaciones.

Herramientas y tecnologías

Lo que dicen los líderes

El equipo de Google Cloud fue accesible desde el principio, presentándonos de inmediato a personas que podían ayudar a construir la plataforma y hacer crecer el negocio. Sin ese apoyo, junto con los modelos de IA con cumplimiento normativo y enfoque médico disponibles de serie, habría llevado mucho más tiempo alcanzar nuestros objetivos.

Rishi Wadhera, CEO y Cofundador, Giles AI

Gracias a Google Cloud, un cliente logró una reducción del 85% en el tiempo necesario para la investigación clínica. La combinación de Document AI y Gemini también ha llevado a una tasa de concordancia del 98% entre nuestra IA y los investigadores humanos. Google Cloud nos permite ofrecer análisis del mundo real de confianza más rápido que nunca.

Rishi Wadhera, CEO y Cofundador, Giles AI
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Historia completa

Llevar un nuevo fármaco al mercado suele tardar entre 10 y 12 años, y aproximadamente un tercio de ese tiempo se consume en revisión bibliográfica y síntesis de evidencia. Los investigadores deben examinar bases de datos como PubMed — que alberga más de 40 millones de artículos — para identificar la evidencia específica que necesitan para un ensayo clínico o una presentación regulatoria. El trabajo es tedioso, propenso a errores y profundamente trascendente: un estudio omitido o un resultado mal interpretado puede retrasar una terapia años.

Giles AI fue fundada para comprimir este plazo. Su producto principal, giles®, es un asistente de investigación diseñado para pensar como un profesional sanitario — ingiriendo literatura científica y extrayendo información estructurada y citada en la que los investigadores pueden confiar. La confianza es la restricción crítica en la IA sanitaria: las alucinaciones que podrían tolerarse en otros contextos son inaceptables cuando el resultado informa decisiones clínicas. El proveedor de nube anterior de Giles AI no podía proporcionar la infraestructura de cumplimiento normativo ni las capacidades de IA especializadas que la empresa necesitaba, lo que le obligaba a ensamblar múltiples soluciones de terceros. La fragmentación arquitectónica hacía que el cumplimiento de HIPAA y SOC2 fuera significativamente más difícil de lograr y mantener.

Al migrar a Google Cloud con el apoyo del partner Insight, Giles AI reconstruyó sobre una infraestructura unificada. Vertex AI se convirtió en la base para la orquestación de modelos, permitiendo al equipo alternar entre modelos Gemini para el razonamiento complejo y modelos de código abierto como Gemma para clientes empresariales con requisitos de residencia de datos. Document AI analiza literatura científica no estructurada — estudios clínicos, presentaciones regulatorias, patentes — y alimenta salidas estructuradas a Gemini Pro para análisis y síntesis. Si la información necesaria no está presente en el material fuente, el sistema lo indica explícitamente en lugar de generar una respuesta plausible pero falsa. Este comportamiento fue fundamental para ganarse la confianza de los investigadores clínicos.

Los resultados son medibles. Giles AI alcanza ahora un 95% de precisión en la extracción de datos médicos. Un cliente clínico redujo el tiempo necesario para las tareas de investigación en un 85%. Las salidas de la IA coinciden con las de los investigadores humanos en un 98% de los casos. Google Kubernetes Engine y Cloud Run sustentan la capa de infraestructura, reduciendo significativamente la latencia para que funciones como la conversión de texto a voz operen de forma instantánea. La empresa logró el cumplimiento normativo sanitario de serie, eliminando una barrera significativa para la adopción empresarial.

Giles AI está ampliando ahora la plataforma de asistente de investigación hacia un colaborador en tiempo real capaz de escuchar reuniones de investigación a través de Gemini Live y presentar proactivamente bibliografía relevante en contexto. Los planes incluyen la integración con MedGemma y TxGemma para el análisis de imágenes médicas, y un lanzamiento en Google Cloud Marketplace para llegar a clientes empresariales en Europa y América Latina sin fricciones de adquisición. El CEO de Giles AI, Rishi Wadhera, estima que los 18 meses de desarrollo que la empresa ha completado habrían tardado significativamente más sin la infraestructura integrada de Google Cloud y el apoyo directo del equipo.

Casos similares

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Fifth Dimension, a global AI platform for commercial real estate asset managers and owner-operators, built a multi-model workflow on Google Cloud using Gemini for large-scale document ingestion and Claude for high-precision reasoning. The platform compressed investment memo drafting from days or weeks to just 30 minutes and achieved 99.9% reliability for multi-hour workflows, driving deals with top-10 U.S. asset managers.

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