Hoy el enfoque RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que los modelos LLM respondan preguntas no solo desde su memoria entrenada, sino con datos actualizados desde fuentes externas. Y si hablamos de salud, FHIR se presenta como la base perfecta para eso.

¿Qué es RAG?

RAG permite a un modelo de lenguaje buscar información relevante en una base de datos o sistema externo (como un servidor FHIR), para luego generar una respuesta combinando ese contenido con su entrenamiento base.

Esto tiene múltiples beneficios:

1.⁠ ⁠Menor uso de tokens → menor costo

En vez de enviar largos historiales clínicos como contexto al modelo, se le da acceso a una consulta precisa, con solo lo necesario.

2.⁠ ⁠Respuestas más seguras y personalizadas

Cuando la IA genera respuestas basadas en el registro estructurado del paciente (medicamentos, diagnósticos, signos vitales, alergias), se evitan errores y generalizaciones.

3.⁠ ⁠Uso de estándares abiertos

FHIR ya es el estándar dominante en salud digital. Si tus datos están allí, puedes usarlos directamente sin adaptaciones innecesarias.

4.⁠ ⁠Privacidad y control

Al mantener la data en tu servidor, puedes auditar quién accede, qué se consulta y proteger mejor la confidencialidad del paciente.

Ejemplo práctico

Supongamos que un profesional de salud pregunta:

"¿Cuál es el último nivel de hemoglobina del paciente y qué riesgo implica en base a su historial?"

Un LLM conectado a un servidor FHIR puede:

• Buscar el último Observation con código LOINC de hemoglobina

• Revisar diagnósticos previos (Conditions), edad y otros factores

• Generar una respuesta explicando el resultado y el posible impacto clínico

Todo esto sin enviar cientos de líneas de texto al prompt, optimizando tokens y respetando los datos clínicos reales.

¿Cómo empezar?

• Tener tus datos organizados en un servidor FHIR (idealmente actualizado en tiempo real).

• Implementar una capa intermedia de búsqueda (FHIR Search o semántica con terminologías).

• Configurar un pipeline RAG que permita al modelo consultar esa fuente antes de responder.

💡 En resumen: FHIR no solo es para interoperar entre sistemas, también puede ser el cerebro estructurado de tus soluciones de IA generativa.

¿Quieres saber cómo implementarlo o hacer pruebas en tu entorno?

📩 Escríbenos.

Y no olvides compartir este artículo si te pareció útil.

Autor: Hernán Porras - IT Consultat