{"id":54264,"date":"2025-04-28T11:08:45","date_gmt":"2025-04-28T17:08:45","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=54264"},"modified":"2025-04-28T11:11:37","modified_gmt":"2025-04-28T17:11:37","slug":"ia-semantica-supera-a-otros-modelos-y-a-la-mayoria-de-los-medicos-en-examen-de-licencia-medica-de-ee-uu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-semantica-supera-a-otros-modelos-y-a-la-mayoria-de-los-medicos-en-examen-de-licencia-medica-de-ee-uu\/","title":{"rendered":"IA sem\u00e1ntica supera a otros modelos y a la mayor\u00eda de los m\u00e9dicos en examen de licencia m\u00e9dica de EE.UU."},"content":{"rendered":"
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SCAI, una poderosa herramienta cl\u00ednica de IA desarrollada en la Universidad de B\u00fafalo obtuvo resultado prometedores en el USML.<\/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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Un equipo de investigadores de la Universidad de B\u00fafalo desarroll\u00f3 una t\u00e9cnica para mejorar el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLMs, en ingl\u00e9s) en ex\u00e1menes m\u00e9dicos utilizando inteligencia artificial (IA) sem\u00e1ntica. En un estudio publicado en JAMA Network Open<\/em><\/a>, se prob\u00f3 el m\u00e9todo en el Examen para la obtenci\u00f3n de la licencia m\u00e9dica en Estados Unidos (USMLE, en ingl\u00e9s), obteniendo resultados superiores al incorporar conocimientos cl\u00ednicos codificados mediante una estrategia llamada \u201cgeneraci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n\u201d o RAG.<\/p>

La integraci\u00f3n de conocimientos cl\u00ednicos estructurados logr\u00f3 elevar el desempe\u00f1o de LLMs en el USMLE. El estudio evalu\u00f3 tres versiones del modelo Llama (13B, 70B y 405B) en 313 preguntas del USMLE correspondientes a sus tres etapas. A trav\u00e9s de la t\u00e9cnica Semantic Clinical Artificial Intelligence con RAG (SCAI-RAG) se a\u00f1adieron triples sem\u00e1nticos, es decir estructuras que representan relaciones cl\u00ednicas como \u201cmedicaci\u00f3n trata enfermedad\u201d, a las instrucciones que reciben los modelos.<\/p>

Los resultados mostraron que los modelos mejoraron significativamente su precisi\u00f3n al responder preguntas. El modelo Llama 13B logr\u00f3 pasar la tercera etapa del USMLE tras incorporar SCAI-RAG (60.2%), mientras que los modelos 70B y 405B superaron todas las etapas con y sin el complemento sem\u00e1ntico, alcanzando hasta un 95.1% de aciertos.<\/p>

Por su parte, Peter L. Elkin, autor principal, expres\u00f3 que: \u201cComo m\u00e9dicos, estamos acostumbrados a usar los ordenadores como herramientas, pero SCAI es diferente; puede a\u00f1adirse a tu toma de decisiones y a tu pensamiento bas\u00e1ndose en su propio razonamiento\u201d.<\/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 m\u00e9todo se basa en procesar gu\u00edas cl\u00ednicas, bases de datos m\u00e9dicas y literatura cient\u00edfica para generar conocimiento estructurado, que luego es traducido en lenguaje natural e incluido en los comandos dados al modelo. Esto permite al sistema razonar cl\u00ednicamente de forma m\u00e1s cercana a la l\u00f3gica humana.<\/p>

SCAI, contiene 13 millones de datos m\u00e9dicos as\u00ed como las posibles interacciones entre dichos datos. \u201cSCAI es diferente de otros grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos porque puede mantener una conversaci\u00f3n contigo y, como asociaci\u00f3n entre humano y ordenador, puede contribuir a tu toma de decisiones y a tu pensamiento bas\u00e1ndose en su propio razonamiento detall\u00f3 Elkin.<\/p>

Los investigadores destacan que esta estrategia reduce errores de \u201calucinaci\u00f3n\u201d o \u201challucinations\u201d<\/em>, dicho de otra forma las respuestas incorrectas sin base en la evidencia y mejora la precisi\u00f3n sin necesidad de volver a entrenar los modelos desde cero, lo que la hace m\u00e1s eficiente en t\u00e9rminos de costos y recursos computacionales.<\/p>

Elkin explic\u00f3 la diferencia entre SCAI y los modelos de IA generativa convencionales. \u201cSCAI responde a preguntas m\u00e1s complejas y realiza razonamientos sem\u00e1nticos m\u00e1s complejos, hemos creado fuentes de conocimiento que pueden razonar m\u00e1s del modo en que la gente aprende a razonar durante su formaci\u00f3n en la facultad de medicina\u201d.<\/p>

La herramienta est\u00e1 disponible de manera p\u00fablica en el siguiente enlace: https:\/\/halsted.compbio.buffalo.edu\/chat\/<\/a><\/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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JAMA NETWORK<\/strong><\/p>

http:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamanetworkopen\/fullarticle\/10.1001\/jamanetworkopen.2025.6359?utm_source=For_The_Media&utm_medium=referral&utm_campaign=ftm_links&utm_term=042225<\/a><\/p>

UNIVERSITY AT BUFFALO <\/strong><\/p>

https:\/\/www.buffalo.edu\/news\/releases\/2025\/04\/AI-evidence-based-medicine-outperforms-USMLE-exams.html<\/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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