NotiPress<\/p>\n\n\n\n
Con el avance de la inteligencia artificial (IA) y sus usos m\u00e9dicos potenciales, surge la pregunta de si las herramientas actuales pueden asistir en el autodiagn\u00f3stico de un paciente antes de acudir a un m\u00e9dico. En este sentido, un estudio dirigido por la Universidad M\u00e9dica y Dental de Tokio (UMDT), utilizando ChatGPT, encontr\u00f3 que el diagn\u00f3stico y las recomendaciones de la IA fueron inconsistentes, al menos para un conjunto de s\u00edntomas ortop\u00e9dicos comunes.<\/p>\n\n\n\n
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Junto a un equipo de investigadores estadounidenses, la UMDT evalu\u00f3 la exactitud (el porcentaje de respuestas correctas) y la precisi\u00f3n de las respuestas de ChatGPT. Para su estudio publicado en la revista Journal of Medical Internet Research, los autores utilizaron los s\u00edntomas de cinco enfermedades ortop\u00e9dicas comunes. Entre estas, incluyeron el s\u00edndrome del t\u00fanel carpiano, la mielopat\u00eda cervical y la osteoartritis de cadera, pues las quejas ortop\u00e9dicas son muy comunes en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, seg\u00fan la UMDT.<\/p>\n\n\n\n
De acuerdo con un comunicado de la universidad, la precisi\u00f3n y reproducibilidad del diagn\u00f3stico de ChatGPT no fueron consistentes en las cinco condiciones. Por ejemplo, el diagn\u00f3stico fue 100% preciso para el s\u00edndrome de t\u00fanel carpiano, pero s\u00f3lo 4% para la mielopat\u00eda cervical. Por otro lado, la reproducibilidad entre los d\u00edas y los investigadores vari\u00f3 de “pobre” a “casi perfecta” entre las cinco condiciones, aunque los autores del estudio ingresaron las mismas preguntas cada vez.<\/p>\n\n\n\n
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Adicionalmente, ChatGPT fue inconsistente al recomendar consultas m\u00e9dicas: aunque 80% de las respuestas de la IA recomendaban una consulta m\u00e9dica, s\u00f3lo el 12.8% lo hac\u00eda seg\u00fan los est\u00e1ndares de la investigaci\u00f3n. “Sin un lenguaje directo, es posible que el paciente quede confundido despu\u00e9s del autodiagn\u00f3stico o, peor a\u00fan, que sufra da\u00f1os por un diagn\u00f3stico err\u00f3neo” advierte Tomoyuki Kuroiwa, autor principal del estudio.<\/p>\n\n\n\n
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En su forma actual, la habilidad de ChatGPT para el autodiagn\u00f3stico es inconsistente en cuanto a exactitud y precisi\u00f3n, concluyen los investigadores. No obstante, consideran que el entrenamiento de ChatGPT en este tema particular podr\u00eda cambiar el panorama en un futuro.<\/p>\n\n\n\n
Inteligencia artificial y medicina: potencial de uso
Seg\u00fan la empresa tecnol\u00f3gica multinacional IBM, la principal ventaja de la IA es el aprendizaje profundo, destinado a distinguir y jerarquizar diferentes tipos de informaci\u00f3n. De esta forma, se ha propuesto su utilidad en el monitoreo de enfermedades, la detecci\u00f3n de c\u00e1nceres a partir de informaci\u00f3n radiol\u00f3gica y la identificaci\u00f3n de errores en tratamientos y medicamentos.<\/p>\n\n\n\n
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Pese a esto, la implementaci\u00f3n y creaci\u00f3n de algoritmos de IA para la atenci\u00f3n m\u00e9dica es un tema a\u00fan en desarrollo. Para esto, la comunidad investigadora ha propuesto algunas caracter\u00edsticas ideales para los algoritmos destinados a asistir en la toma de decisiones m\u00e9dicas y dar recomendaciones a los pacientes. Entre ellas destaca la precisi\u00f3n y el aprovechamiento de los datos recopilados, as\u00ed como la reproducibilidad y la validaci\u00f3n de la comunidad investigadora.<\/p>\n\n\n\n
Aunque en su estado actual, ChatGPT no es consistente en sus respuestas para el autodiagn\u00f3stico de pacientes, los especialistas consideran que este uso podr\u00eda ser posible en un futuro. Para esto, los expertos proponen futuras investigaciones, as\u00ed como un marco de desarrollo, el cual permita garantizar su funcionamiento \u00f3ptimo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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