Un estudio muestra que el modelo abierto DeepSeek R-1 ofrece mayor precisión y ahorro de costos en la toma de decisiones clínicas.
La inteligencia artificial avanza rápidamente en el campo de la medicina, y un nuevo estudio publicado en JAMA Ophthalmology revela que un modelo de lenguaje de código abierto podría superar a las soluciones propietarias en la práctica clínica oftalmológica. La investigación comparó el desempeño de DeepSeek-R1, un modelo mejorado con aprendizaje por refuerzo, frente a OpenAI o1, en diagnósticos y decisiones de manejo de casos oftalmológicos complejos.
El análisis incluyó 422 casos clínicos de distintos subcampos de la oftalmología, todos tomados de la sección Clinical Challenges de la revista médica. Los autores evaluaron la precisión en diagnósticos y en decisiones sobre el siguiente paso en el tratamiento, además de los costos por consulta.
Los resultados mostraron que DeepSeek-R1 alcanzó una precisión del 70.4% en diagnósticos frente al 63% de OpenAI o1. En cuanto a las decisiones de manejo, el modelo abierto también tuvo mejor desempeño, con un 82.7% de aciertos contra 75.8% del modelo propietario. Además, destacó un factor clave, pues los costos de operación fueron significativamente menores, llegando a ser hasta 98.5% más económicos en horarios de menor demanda.
Los autores resaltan que estos hallazgos sugieren un gran potencial para que modelos abiertos y de bajo costo sirvan como herramientas de apoyo en la toma de decisiones clínicas, ampliando su accesibilidad y escalabilidad en entornos de salud. Sin embargo, advierten que estos sistemas no deben sustituir la experiencia médica y que se requiere mayor investigación para validar su seguridad y desempeño en la práctica real.
El estudio posiciona a DeepSeek-R1 como una alternativa prometedora en oftalmología, capaz de ofrecer diagnósticos más precisos y planes de manejo más acertados, al mismo tiempo que reduce gastos operativos.
