Un grupo de investigadores hallaron que un chatbot de inteligencia artificial (IA) de ChatGPT diagnostica incorrectamente la mayoría de casos pediátricos.
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El estudio se realizó en la versión 3.5 de ChatGPT, con la que se alcanzó un diagnóstico incorrecto en 83 de cada 100 casos pediátricos.
Entre los resultados, 72 fueron en realidad incorrectos y 11 estuvieron clínicamente relacionados con el diagnóstico correcto. Sin embargo, los 11 relacionados eran muy imprecisos para ser considerados correctos, explicó JAMA Pediatrics.
Sin embargo, los científicos creen que estas herramientas de IA deben seguir siendo investigadas para aprovecharlas como complementarias.
“Los LLM y los chatbots tienen potencial como herramienta administrativa para los médicos, demostrando competencia en la redacción de artículos de investigación y generando instrucciones para los pacientes”, dijeron desde JAMA Pediatrics.
ChatGPT-3.5, a publicly available artificial intelligence chatbot, was tested as a diagnostic tool for complex pediatric case challenges.
The chatbot displayed a relatively high error rate of 83%, but still shows promise as a tool for physicians. https://t.co/f5ddesQvt8
— JAMA Pediatrics (@JAMAPediatrics) January 3, 2024
Chatbot y la IA en la medicina
Un estudio previo descubrió que un chatbot ofrecía un diagnóstico correcto en el 39% de los casos. Este resultado sugirió que los chatbots basados en un modelo de lenguaje grande (LLM) “podrían usarse como una herramienta complementaria para que los médicos diagnostiquen y desarrollen una lista diferencial para casos complejos”.
En general, “el decepcionante rendimiento diagnóstico del chatbot observado en este estudio subraya el papel invaluable que desempeña la experiencia clínica“, escribieron los autores.
En ese sentido señalaron que la imprecisión del chatbot puede resultar de la falta de experiencia médica, en comparación con los médicos humanos.
“El chatbot evaluado en este estudio, a diferencia de los médicos, no pudo identificar algunas relaciones, como la que existe entre el autismo y las deficiencias de vitaminas”, agrega.
Igualmente, JAMA Pediatrics y el New England Journal of Medicine (NEJM) explicaron la falta de criterio médico del ChatGPT para diagnosticar precisamente.
“Los LLM no discriminan entre información confiable y no confiable, sino que simplemente regurgitan texto de los datos del entrenamiento para generar una respuesta”, dice el estudio.
Sugirieron que probablemente se necesite una capacitación más selectiva para mejorar la precisión del diagnóstico de los chatbots.
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