ALMA
Resultats Verificats
ALMA ha estat avaluada en tres convocatòries consecutives de l'examen MIR amb resultats perfectes verificats per MedicalBenchmark.
600/600
Preguntes correctes
Sobre el total de preguntes vàlides al MIR 2024, 2025 i 2026
100%
Precisió total
Sense cap error en tres convocatòries consecutives
3 anys
MIR consecutius
Rendiment perfecte sostingut el 2024, 2025 i 2026
~$10.50
Cost per examen
Cost mitjà de processament per convocatòria completa
~53s
Per pregunta
Temps mitjà de resposta incloent raonament complet
~32
Experts especialitzats
Agents de domini mèdic al sistema RAG Agèntic
99.8%
Interval de confiança
Fiabilitat estadística del sistema d'avaluació
Arquitectura RAG Agèntic
ALMA utilitza un orquestrador intel·ligent que coordina múltiples agents especialitzats per respondre preguntes mèdiques amb la màxima precisió. A diferència d'un RAG convencional, el sistema itera i valida abans de respondre.
Consulta iterativa
L'orquestrador realitza múltiples rondes de consulta al corpus, refinant la cerca fins a trobar l'evidència més rellevant.
Experts especialitzats
Aproximadament 32 agents de domini cobreixen totes les especialitats mèdiques del MIR, des de cardiologia fins a psiquiatria.
Corpus sintètic
Base de coneixement construïda a partir de la bibliografia de referència d'Editorial Médica Panamericana, processada i optimitzada per a RAG.
Raonament en anglès
El sistema raona internament en anglès per maximitzar el rendiment del model base i respon en l'idioma de la pregunta.
Subdelegació intel·ligent
Els experts poden delegar subconsultes a altres especialistes quan una pregunta creua fronteres entre especialitats, creant xarxes dinàmiques de coneixement.
Suport multimodal
Processament d'imatges clíniques (radiografies, ECGs, fotografies dermatològiques) dins del context especialitzat de cada agent expert.
L'orquestrador central és Claude Sonnet 4.5 amb raonament estès, executat a Amazon Bedrock a la regió d'Aragó (Espanya).
Flux de Processament
Pipeline de Raonament Multilingüe
Els LLMs actuals tenen representacions internes més riques en anglès. ALMA força el raonament intern en anglès per maximitzar la precisió, responent sempre en l'idioma de la pregunta.
Com Funciona
El procés d'ALMA per respondre una pregunta mèdica segueix un flux estructurat de cinc passos.
Recepció de la pregunta
L'orquestrador rep la pregunta MIR amb les seves opcions de resposta i analitza el context clínic.
Anàlisi i planificació
S'identifiquen les especialitats mèdiques rellevants i se seleccionen els agents experts apropiats.
Consulta al corpus
Els agents seleccionats consulten el corpus mèdic sintètic de Panamericana per obtenir evidència clínica.
Iteració i validació
L'orquestrador avalua l'evidència recopilada i, si és insuficient, llança rondes addicionals de consulta.
Síntesi i resposta
Se sintetitza l'evidència en un raonament estructurat i se selecciona la resposta amb major suport clínic.
Innovacions Tècniques
Més enllà de l'arquitectura general, ALMA incorpora innovacions clau que contribueixen al seu rendiment excepcional.
Corpus sintètic optimitzat
Els documents mèdics originals es processen mitjançant un pipeline que extreu informació rellevant, elimina redundància, reestructura per a eficiència LLM i enriqueix amb relacions creuades entre especialitats.
Actualització incremental
Sistema basat en Models de Llenguatge Recursius (RLM) que actualitza el corpus sense reconstruir-lo, detectant fragments obsolets i integrant nova informació mantenint la coherència.
Arbre de memòria amb subdelegació
L'orquestrador manté un arbre de context on cada branca correspon a un expert. Les subconsultes hereten context rellevant sense duplicar tokens, optimitzant cost i velocitat.
RAG Agèntic vs Fine-tuning
A diferència del fine-tuning que modifica pesos del model de forma estàtica, el RAG Agèntic consulta informació actualitzada dinàmicament, permetent millora contínua sense reentrenament.
Sobirania de Dades
ALMA està dissenyada per complir amb els més alts estàndards de privacitat i sobirania de dades en l'àmbit sanitari europeu.
Processament a la UE
Tot el processament s'executa a AWS Bedrock a la regió d'Aragó (Espanya), garantint que les dades mai surten de la UE.
Sense accés del proveïdor
Anthropic no té accés a les dades processades. AWS Bedrock garanteix aïllament complet del proveïdor del model.
Compliment GDPR
Dissenyat per complir amb el Reglament General de Protecció de Dades i les normatives sanitàries europees.
Preparat per a l'AI Act
Arquitectura alineada amb els requisits del Reglament Europeu d'Intel·ligència Artificial per a sistemes d'alt risc.
ALMA està actualment en producció a CATSalut (Servei Català de la Salut) ajudant professionals de la salut en entorns clínics reals.
Desenvolupat per
Empresa tecnològica responsable del disseny, desenvolupament i infraestructura d'ALMA. Més de 15 anys d'experiència en solucions digitals per al sector salut.
Editorial mèdica líder en llengua espanyola amb més de 70 anys de trajectòria. Aporta el corpus de coneixement mèdic de referència utilitzat per ALMA.
Explora els resultats d'ALMA
Consulta el rendiment detallat d'ALMA a cada convocatòria MIR, o contacta amb nosaltres per a més informació.