{"id":59739,"date":"2025-09-09T09:40:19","date_gmt":"2025-09-09T15:40:19","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=59739"},"modified":"2025-09-09T09:42:54","modified_gmt":"2025-09-09T15:42:54","slug":"deepseek-supera-a-openai-en-diagnosticos-oftalmologicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/deepseek-supera-a-openai-en-diagnosticos-oftalmologicos\/","title":{"rendered":"DeepSeek supera a OpenAI en diagn\u00f3sticos oftalmol\u00f3gicos"},"content":{"rendered":"
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Un estudio muestra que el modelo abierto DeepSeek R-1 ofrece mayor precisi\u00f3n y ahorro de costos en la toma de decisiones cl\u00ednicas.<\/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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La inteligencia artificial avanza r\u00e1pidamente en el campo de la medicina, y un nuevo estudio publicado en JAMA Ophthalmology<\/em><\/a> revela que un modelo de lenguaje de c\u00f3digo abierto podr\u00eda superar a las soluciones propietarias en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica oftalmol\u00f3gica. La investigaci\u00f3n compar\u00f3 el desempe\u00f1o de DeepSeek-R1<\/strong>, un modelo mejorado con aprendizaje por refuerzo, frente a OpenAI o1<\/strong>, en diagn\u00f3sticos y decisiones de manejo de casos oftalmol\u00f3gicos complejos.<\/p>

El an\u00e1lisis incluy\u00f3 422 casos cl\u00ednicos<\/strong> de distintos subcampos de la oftalmolog\u00eda, todos tomados de la secci\u00f3n Clinical Challenges<\/em> de la revista m\u00e9dica. Los autores evaluaron la precisi\u00f3n en diagn\u00f3sticos y en decisiones sobre el siguiente paso en el tratamiento, adem\u00e1s de los costos por consulta.<\/p>

Los resultados mostraron que DeepSeek-R1 alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 70.4% en diagn\u00f3sticos frente al 63% de OpenAI o1<\/strong>. En cuanto a las decisiones de manejo, el modelo abierto tambi\u00e9n tuvo mejor desempe\u00f1o, con un 82.7% de aciertos contra 75.8% del modelo propietario<\/strong>. Adem\u00e1s, destac\u00f3 un factor clave, pues los costos de operaci\u00f3n fueron significativamente menores, llegando a ser hasta 98.5% m\u00e1s econ\u00f3micos en horarios de menor demanda.<\/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 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 cl\u00ednicas, ampliando su accesibilidad y escalabilidad en entornos de salud. Sin embargo, advierten que estos sistemas no deben sustituir la experiencia m\u00e9dica y que se requiere mayor investigaci\u00f3n para validar su seguridad y desempe\u00f1o en la pr\u00e1ctica real.<\/p>

El estudio posiciona a DeepSeek-R1 como una alternativa prometedora en oftalmolog\u00eda, capaz de ofrecer diagn\u00f3sticos m\u00e1s precisos y planes de manejo m\u00e1s acertados, al mismo tiempo que reduce gastos operativos.<\/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>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamaophthalmology\/article-abstract\/2838437<\/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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