{"id":50952,"date":"2025-01-07T09:43:33","date_gmt":"2025-01-07T15:43:33","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50952"},"modified":"2025-10-17T20:49:02","modified_gmt":"2025-10-18T02:49:02","slug":"gpt-4-demuestra-potencial-en-el-analisis-de-notas-medicas-en-multiples-idiomas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/gpt-4-demuestra-potencial-en-el-analisis-de-notas-medicas-en-multiples-idiomas\/","title":{"rendered":"GPT-4 demuestra potencial en el an\u00e1lisis de notas m\u00e9dicas en m\u00faltiples idiomas"},"content":{"rendered":"
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Un estudio eval\u00faa la capacidad del modelo para interpretar registros cl\u00ednicos en ingl\u00e9s, espa\u00f1ol e italiano.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigadores de ocho hospitales universitarios en cuatro pa\u00edses han explorado la capacidad del modelo de lenguaje GPT-4 para analizar notas m\u00e9dicas en ingl\u00e9s, espa\u00f1ol e italiano. El estudio, publicado en The Lancet Digital Health<\/em><\/a>, revela que GPT-4 puede responder preguntas predefinidas sobre informaci\u00f3n cl\u00ednica con altos niveles de precisi\u00f3n, pero tambi\u00e9n subraya sus limitaciones al interpretar datos impl\u00edcitos.<\/p>

El estudio involucr\u00f3 56 notas m\u00e9dicas proporcionadas por hospitales en los Estados Unidos, Colombia, Singapur e Italia. Las notas se sometieron al modelo GPT-4 junto con un conjunto de 14 preguntas predefinidas relacionadas con aspectos cl\u00ednicos como diagn\u00f3stico, historia m\u00e9dica y criterios de inclusi\u00f3n para estudios. Dos m\u00e9dicos por sitio validaron las respuestas generadas por GPT-4.<\/p>

De las 784 respuestas generadas, ambos m\u00e9dicos coincidieron en 79% de los casos, con mayores niveles de acuerdo en notas en espa\u00f1ol (88%) e italiano (84%), frente a notas en ingl\u00e9s (77%). Sin embargo, el modelo mostr\u00f3 limitaciones al tratar de inferir informaci\u00f3n impl\u00edcita, como conexiones entre diagn\u00f3sticos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El modelo destac\u00f3 en la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n expl\u00edcita, como datos demogr\u00e1ficos y diagn\u00f3sticos de obesidad o COVID-19. No obstante, enfrent\u00f3 dificultades al identificar si una nota era de admisi\u00f3n o al inferir detalles indirectos del texto.<\/p>

Adem\u00e1s, los resultados tambi\u00e9n se\u00f1alaron que GPT-4 puede ser \u00fatil para seleccionar pacientes en estudios cl\u00ednicos, con una sensibilidad superior al 90% para varios criterios expl\u00edcitos. Sin embargo, los investigadores enfatizan la necesidad de perfeccionar estas herramientas para tareas que requieren razonamiento cl\u00ednico m\u00e1s complejo.<\/p>

El estudio logra resaltar el potencial de GPT-4 como herramienta en la interpretaci\u00f3n de notas m\u00e9dicas en m\u00faltiples idiomas, especialmente en la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n expl\u00edcita. A pesar de sus limitaciones en tareas m\u00e1s complejas, los hallazgos ofrecen una base para futuras investigaciones sobre la integraci\u00f3n de modelos de lenguaje en entornos cl\u00ednicos, con el objetivo de optimizar la atenci\u00f3n m\u00e9dica y la investigaci\u00f3n global.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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THE LANCET<\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(24)00246-2\/fulltext<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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