Un artículo de investigación reciente titulado “Evaluación de la utilidad de ChatGPT en todo el flujo de trabajo clínico: estudio de desarrollo y usabilidad” publicado en el Journal of Medical Internet Research evalúa la utilidad de ChatGPT en la toma de decisiones clínicas. ChatGPT, un modelo de lenguaje grande (LLM) basado en el Transformer-3.5 generativo preentrenado de OpenAI, se probó utilizando 36 viñetas clínicas del Manual clínico de Merck Sharpe & Dohme (MSD). El estudio tuvo como objetivo evaluar su desempeño al brindar apoyo a la toma de decisiones clínicas, abarcando diagnósticos diferenciales, pruebas de diagnóstico, diagnóstico final y manejo basado en la demografía del paciente y los casos específicos.
Comprender la IA generativa y las direcciones futuras con Google Gemini y OpenAI Q-StarLos hallazgos mostraron que ChatGPT logró una precisión general del 71,7 % en todas las viñetas, sobresaliendo en los diagnósticos finales con una tasa de precisión del 76,9 %. Sin embargo, tuvo un rendimiento menor en la generación de diagnósticos diferenciales iniciales, con una tasa de precisión del 60,3%. La precisión fue constante en todas las edades y sexos de los pacientes, lo que indica una amplia aplicabilidad en diversos contextos clínicos. Este rendimiento se midió sin el acceso de ChatGPT a Internet, basándose únicamente en sus datos de entrenamiento hasta 2021.
La utilidad de ChatGPT se evaluó presentando cada componente del flujo de trabajo clínico como un mensaje sucesivo, lo que permitió que el modelo integrara información de partes anteriores de la conversación en respuestas posteriores. Este enfoque refleja la naturaleza iterativa de la medicina clínica, donde la nueva información actualiza continuamente las hipótesis anteriores.
Explorando los límites de la IA en los ámbitos creativos: ¿pueden las máquinas igualar el ingenio humano?El estudio es importante porque presenta evidencia, la primera de su tipo, sobre el uso potencial de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT en todo el flujo de trabajo clínico. Destaca la capacidad del modelo para adaptarse y responder a escenarios clínicos cambiantes, un aspecto crucial de la atención al paciente. Esta investigación abre nuevas posibilidades para la asistencia de la IA en la atención sanitaria, mejorando potencialmente la toma de decisiones, el tratamiento y la atención en diversos entornos médicos.
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