NASA y Red Hat crean un asistente médico IA para astronautas en el espacio profundo

¿Qué ha ocurrido?

Investigadores del Centro Espacial Johnson de la NASA, en colaboración con Red Hat, han desarrollado un sistema de apoyo a la decisión clínica denominado Crew Medical Officer Digital Assistant (CMO-DA). Este asistente médico basado en inteligencia artificial está diseñado para ayudar a los astronautas a diagnosticar y tratar condiciones médicas durante misiones en el espacio profundo, donde la comunicación en tiempo real con médicos en la Tierra es limitada o imposible.

El sistema se apoya en RamaLama, una herramienta open source respaldada por Red Hat que permite ejecutar y servir modelos de IA de manera predecible y segura en distintos entornos de hardware. RamaLama trata los modelos de IA como imágenes de contenedores, utilizando contenedores compatibles con Open Container Initiative, lo que garantiza portabilidad y aislamiento. Según Red Hat, este enfoque permite que la IA sea 'aburrida', es decir, fiable, predecible y sin glamour, en el mejor sentido para aplicaciones de misión crítica.

El CMO-DA realiza inferencia multimodal: procesa tanto modelos de lenguaje grandes (LLMs) para razonamiento médico complejo como modelos de lenguaje de visión (VLMs) para analizar imágenes de síntomas. Todo ello sin necesidad de conexión a la nube terrestre, algo crítico para misiones más allá de la órbita baja terrestre. Las pruebas se realizan en el gemelo terrestre del Spaceborne Computer de HPE, un supercomputador que ya opera en la ISS desde 2017, demostrando la viabilidad de la computación de alto rendimiento en el espacio.

¿Por qué es importante?

Actualmente, los astronautas en la Estación Espacial Internacional (ISS) dependen de médicos en Tierra para consultas en tiempo real, lo que es viable gracias a los cortos retrasos de comunicación en órbita baja (aproximadamente 1-2 segundos). Sin embargo, en misiones a Marte, las señales tardan entre 4 y 24 minutos en cada sentido, haciendo imposible la telemedicina tradicional. El CMO-DA ofrece una solución autónoma que puede salvar vidas en situaciones críticas, como ataques cardíacos, fracturas o infecciones, donde cada minuto cuenta.

El uso de código abierto permite que el sistema sea reproducible, auditable y seguro, requisitos esenciales para la seguridad humana en entornos de misión crítica. Además, la arquitectura podría replicarse en zonas remotas de la Tierra, como regiones sin acceso a internet o con infraestructura médica limitada. Según la NASA, más del 50% de la población mundial carece de acceso a servicios de radiología, y el CMO-DA podría ayudar a cerrar esa brecha.

El contexto histórico es relevante: durante las misiones Apolo, los médicos en Tierra tenían que guiar a los astronautas a través de procedimientos médicos con retrasos de señal de hasta 3 segundos. En la era de las misiones Artemis y los planes para Marte, la autonomía médica es un requisito indispensable. El CMO-DA representa un salto cualitativo respecto a los limitados kits médicos y manuales impresos utilizados hasta ahora.

¿Qué consecuencias tendrá?

Una vez completadas las pruebas en tierra, el sistema se presentará a los líderes de la NASA para su posible despliegue en la ISS. La siguiente iteración integrará Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), proporcionando una base estable y endurecida para escalar aplicaciones de IA en entornos extremos. RHEL AI incluye herramientas como InstructLab para ajustar modelos con datos médicos específicos, mejorando la precisión diagnóstica.

El éxito del CMO-DA podría sentar las bases para futuros asistentes médicos autónomos en misiones espaciales de larga duración y, potencialmente, para aplicaciones terrestres en áreas aisladas. También demuestra cómo el software open source puede ser clave en aplicaciones de misión crítica, donde la fiabilidad y la transparencia son primordiales. A diferencia de sistemas propietarios, el código abierto permite auditorías independientes y personalización por parte de agencias espaciales de todo el mundo.

Comparado con otros asistentes médicos basados en IA, como el sistema de diagnóstico de Babylon Health o el Watson de IBM, el CMO-DA se distingue por su funcionamiento completamente offline y su integración con hardware espacial certificado. Además, el uso de contenedores OCI garantiza que el mismo software pueda ejecutarse en diferentes plataformas, desde el Spaceborne Computer de HPE hasta futuros ordenadores cuánticos o de borde.

¿Qué deben saber los lectores?

• Funcionamiento offline: El sistema no requiere conexión a internet, lo que lo hace ideal para entornos remotos. Las inferencias se realizan localmente en el hardware del Spaceborne Computer.
• Tecnología subyacente: RamaLama, de Red Hat, permite ejecutar modelos de IA en contenedores de forma predecible y segura. Los modelos utilizados incluyen Llama 2 y versiones ajustadas para diagnóstico médico.
• Hardware: Las pruebas se realizan en el gemelo terrestre del Spaceborne Computer de HPE, un sistema basado en procesadores AMD EPYC y GPUs NVIDIA, ya presente en la ISS desde 2017 y actualizado en 2021.
• Próximos pasos: Se espera que el sistema se pruebe en la ISS durante la misión Artemis II (prevista para 2025) y luego evolucione con RHEL AI para soportar misiones a Marte en la década de 2030.
• Potencial terrestre: La misma arquitectura podría usarse para telemedicina en zonas sin conectividad, como regiones rurales de África o Sudamérica, o en entornos de desastre donde las redes están caídas.
• Limitaciones: El CMO-DA no reemplaza a un médico humano, sino que asiste al oficial médico de la tripulación. Su precisión depende de los datos de entrenamiento y aún está en fase de validación.

“RamaLama hace que la IA sea ‘aburrida’, es decir, fiable, predecible y sin glamour, en el mejor sentido para aplicaciones de misión crítica”, según Red Hat.