{"id":51894,"date":"2025-03-18T10:08:57","date_gmt":"2025-03-18T16:08:57","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51894"},"modified":"2025-03-18T10:12:02","modified_gmt":"2025-03-18T16:12:02","slug":"codigo-abierto-vs-codigo-cerrado-harvard-compara-modelos-de-ia-en-diagnosticos-medicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/codigo-abierto-vs-codigo-cerrado-harvard-compara-modelos-de-ia-en-diagnosticos-medicos\/","title":{"rendered":"C\u00f3digo abierto vs c\u00f3digo cerrado: Harvard compara modelos de IA en diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos"},"content":{"rendered":"
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Un estudio eval\u00faa la precisi\u00f3n de modelos de IA en la identificaci\u00f3n de enfermedades complejas.<\/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 la Escuela de Medicina de Harvard (HMS) realizaron un estudio comparativo entre modelos de inteligencia artificial (IA) de c\u00f3digo abierto y modelos propietarios<\/strong> en el \u00e1mbito del diagn\u00f3stico m\u00e9dico. Publicado en JAMA Health Forum<\/em><\/a>, el estudio analiza el rendimiento de ambos tipos de modelos en la identificaci\u00f3n de enfermedades complejas, con el objetivo de determinar si las soluciones abiertas pueden competir con las desarrolladas por empresas privadas.<\/p>

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs, en ingl\u00e9s) han demostrado capacidades avanzadas en la interpretaci\u00f3n de informaci\u00f3n m\u00e9dica y el apoyo en la toma de decisiones cl\u00ednicas. En este estudio, los investigadores compararon el rendimiento del modelo de c\u00f3digo abierto Llama 3.1 de Meta<\/strong>, de 405 mil millones de par\u00e1metros, con GPT-4, el modelo cerrado de OpenAI<\/strong>, evalu\u00e1ndolos en 92 casos cl\u00ednicos de diagn\u00f3stico complejo.<\/p>

Para evitar sesgos en los resultados, los casos utilizados en la prueba fueron extra\u00eddos de publicaciones recientes en la revista New England Journal of Medicine<\/em> y los modelos no tuvieron acceso a internet durante el proceso. Adem\u00e1s, se asignaron puntuaciones de calidad a las respuestas de cada modelo y se analizaron diferencias en sus capacidades para generar diagn\u00f3sticos diferenciales precisos.<\/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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Los resultados mostraron que el modelo de c\u00f3digo abierto incluy\u00f3 el diagn\u00f3stico correcto en el 73% de los casos evaluados con datos recientes, mientras que GPT-4 logr\u00f3 un 64% en un conjunto de pruebas similar. En cuanto a la primera opci\u00f3n de diagn\u00f3stico sugerida, el modelo abierto fue acertado en el 45% de los casos recientes, superando al modelo cerrado en un 4%. Aunque las diferencias no fueron estad\u00edsticamente significativas, el desempe\u00f1o comparable sugiere que las alternativas de c\u00f3digo abierto est\u00e1n cerrando la brecha con las soluciones propietarias o de c\u00f3digo cerrado.<\/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

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\u201cHasta donde sabemos, es la primera vez que un modelo de IA de c\u00f3digo abierto iguala el rendimiento de GPT-4 en casos tan dif\u00edciles evaluados por m\u00e9dicos\u201d, explic\u00f3 el autor principal Arjun Manrai, profesor adjunto de inform\u00e1tica biom\u00e9dica en el Instituto Blavatnik de la HMS. \u201cEs realmente asombroso que los modelos Llama hayan alcanzado tan r\u00e1pidamente al modelo propietario l\u00edder. Los pacientes, los profesionales sanitarios y los hospitales saldr\u00e1n ganando con esta competencia\u201d, agreg\u00f3.<\/p>

Los investigadores destacaron que la principal ventaja de los modelos abiertos radica en la posibilidad de que instituciones m\u00e9dicas personalicen y adapten estos sistemas seg\u00fan sus necesidades espec\u00edficas, sin comprometer la privacidad de los datos de los pacientes ni depender de proveedores externos. Adem\u00e1s, la creciente competencia entre modelos de IA podr\u00eda democratizar el acceso a herramientas avanzadas de diagn\u00f3stico<\/strong>.<\/p>

\u201cEs probable que el modelo de c\u00f3digo abierto resulte m\u00e1s atractivo para muchos directores de informaci\u00f3n, administradores de hospitales y m\u00e9dicos, ya que hay algo fundamentalmente diferente en el hecho de que los datos salgan del hospital hacia otra entidad, aunque sea de confianza\u201d, expuso el autor principal del estudio, Thomas Buckley, estudiante de doctorado de IA en Medicina del Departamento de Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica de la HMS.<\/p>

El estudio sugiere que los modelos de IA de c\u00f3digo abierto podr\u00edan convertirse en una alternativa viable para el apoyo diagn\u00f3stico en entornos cl\u00ednicos. A medida que contin\u00faan evolucionando, estas tecnolog\u00edas podr\u00edan ofrecer soluciones m\u00e1s accesibles y adaptadas a las necesidades de hospitales e investigadores, sin las restricciones de los sistemas propietarios.<\/p>

\u201cUtilizadas con prudencia e incorporadas de forma responsable a la infraestructura sanitaria actual, las herramientas de IA podr\u00edan ser copilotos inestimables para los cl\u00ednicos ocupados y servir como auxiliares de diagn\u00f3stico de confianza para mejorar tanto la precisi\u00f3n como la velocidad del diagn\u00f3stico\u201d, finaliz\u00f3 Manrai.<\/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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HARVARD<\/strong><\/p>

https:\/\/hms.harvard.edu\/news\/open-source-ai-matches-top-proprietary-llm-solving-tough-medical-cases<\/a><\/p>

JAMA NETWORK<\/strong><\/p>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jama-health-forum\/fullarticle\/10.1001\/jamahealthforum.2025.0040<\/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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