Farmacología
Inteligencia artificial: influencia de los grandes modelos lingüísticos en el razonamiento diagnóstico
06 enero 2025
En este ensayo, la disponibilidad de un modelo de lenguaje amplio (LLM) para los médicos como ayuda diagnóstica no mejoró significativamente el razonamiento clínico en comparación con los recursos convencionales. Lo más llamativo es que el LLM por sí solo demostró un rendimiento superior tanto al del médico usando recursos convencionales como al del médico que tuvo acceso al LLM. Esto indica la necesidad de nuevos desarrollos para aprovechar el potencial de la colaboración entre médicos e inteligencia artificial en la práctica clínica. JAMA Network Open, 28 de octubre de 2024.
¿Es adecuada la evaluación de las aplicaciones médicas de inteligencia artificial basadas en modelos extensos de lenguaje?
21 octubre 2024
Los resultados de esta revisión sistemática sugieren que las evaluaciones actuales de los "Large Languages Models" (LLM, que se traduce al español como modelos "extensos", "amplios" o "grandes" de lenguaje) en el ámbito de la atención de la salud son fragmentadas e insuficientes. Las evaluaciones deben utilizar datos reales de pacientes, cuantificar los sesgos, cubrir una gama más amplia de tareas y especialidades y reportar métricas de desempeño estandarizadas para permitir una implementación más amplia. JAMA, 15 de octubre de 2024.
Salvaguardias, transparencia y mitigación de riesgos de los modelos de lenguaje grande contra la generación de desinformación sanitaria
21 marzo 2024