{"id":58146,"date":"2025-07-29T11:19:16","date_gmt":"2025-07-29T17:19:16","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=58146"},"modified":"2025-07-29T11:36:55","modified_gmt":"2025-07-29T17:36:55","slug":"evaluacion-de-modelos-de-lenguaje-generativo-en-el-cuidado-del-ictus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/evaluacion-de-modelos-de-lenguaje-generativo-en-el-cuidado-del-ictus\/","title":{"rendered":"Evaluaci\u00f3n de modelos de lenguaje generativo en el cuidado del ictus"},"content":{"rendered":"
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Un estudio analiz\u00f3 el desempe\u00f1o de ChatGPT, Claude y Gemini en escenarios cl\u00ednicos de prevenci\u00f3n, diagn\u00f3stico, tratamiento y rehabilitaci\u00f3n de accidentes cerebrovasculares.<\/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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Los accidentes cerebrovasculares o ictus, representan una de las principales causas de discapacidad y mortalidad a nivel mundial. A medida que las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial (IA) avanzan, ha surgido el inter\u00e9s por emplear los grandes modelos de lenguaje generativo (LLMs, en ingl\u00e9s) como herramientas de apoyo en la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Un reciente estudio publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a> evalu\u00f3 el rendimiento de tres LLMs ampliamente utilizados como ChatGPT-4o, Claude 3 Sonnet y Gemini Ultra 1.0, aplicados a distintos escenarios cl\u00ednicos relacionados con el ictus, desde su prevenci\u00f3n hasta la recuperaci\u00f3n.<\/p>

El estudio examin\u00f3 las respuestas de estos modelos ante situaciones realistas de pacientes, utilizando tres t\u00e9cnicas de \u201cingenier\u00eda de instrucciones\u201d o prompting<\/em>: aprendizaje sin ejemplos (Zero-Shot Learning, ZSL), razonamiento encadenado (Chain of Thought, COT) y \u201chablar en voz alta\u201d (Talk Out Your Thoughts<\/em>, TOT). Se evaluaron cinco criterios fundamentales: precisi\u00f3n, presencia de alucinaciones, es decir informaci\u00f3n falsa generada por el modelo; especificidad y relevancia; empat\u00eda; y utilidad de las recomendaciones.<\/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 revelan que, en general, el desempe\u00f1o de los LLMs fue sub\u00f3ptimo, con puntuaciones que en su mayor\u00eda no alcanzaron el umbral m\u00ednimo de competencia cl\u00ednica de 60 sobre 100. Aunque cada modelo y t\u00e9cnica mostr\u00f3 fortalezas particulares, como el buen desempe\u00f1o de TOT en empat\u00eda y acci\u00f3n, o de ZSL en reducir alucinaciones durante la etapa de tratamiento, ninguno logr\u00f3 destacarse de forma consistente en todas las fases del cuidado del ictus.<\/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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En cuanto a los modelos, ChatGPT demostr\u00f3 ser el m\u00e1s s\u00f3lido en precisi\u00f3n, especificidad y acci\u00f3n pr\u00e1ctica, aunque tambi\u00e9n present\u00f3 m\u00e1s alucinaciones en comparaci\u00f3n con Gemini y Claude. En la etapa de recuperaci\u00f3n, por ejemplo, ChatGPT alcanz\u00f3 la mayor puntuaci\u00f3n en precisi\u00f3n (66.05), mientras Claude se ubic\u00f3 significativamente por debajo.<\/p>

Los investigadores tambi\u00e9n se\u00f1alaron que las diferencias estad\u00edsticas entre modelos y t\u00e9cnicas fueron generalmente peque\u00f1as, y que los resultados podr\u00edan estar limitados por la escala de evaluaci\u00f3n y la subjetividad inherente al juzgar atributos como la empat\u00eda.<\/p>

Si bien los LLM ofrecen un gran potencial para complementar la atenci\u00f3n m\u00e9dica, especialmente en comunidades con acceso limitado a servicios de salud, este estudio evidencia sus limitaciones actuales en contextos cl\u00ednicos complejos como el ictus. Los autores subrayan la importancia de la supervisi\u00f3n m\u00e9dica en el uso de estas herramientas y recomiendan precauci\u00f3n al recurrir a ellas para la toma de decisiones de salud. Mejorar la precisi\u00f3n y reducir el contenido err\u00f3neo contin\u00faa siendo un desaf\u00edo clave para su integraci\u00f3n segura en la medicina.<\/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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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01830-9<\/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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