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Publicación científica

Retos y soluciones de los grandes modelos de lenguaje en la planificación clínica según las guías y la codificación automatizada: desarrollo y validación de algoritmos

Este estudio presenta y evalúa dos métodos basados en grandes modelos de lenguaje, incorporados a Rhazes Clinician para abordar estos retos: generación aumentada por recuperación asistida por generación (GARAG), que automatiza la planificación del tratamiento a partir de la evidencia científica, y búsqueda vectorial asistida por generación (GAVS), para automatizar la codificación clínica.

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Publicación científica

Evaluación rápida de grandes modelos de lenguaje para diagnosticar a pacientes con comorbilidades: estudio comparativo con un modelo de lenguaje como evaluador

Comparamos la capacidad diagnóstica de 18 grandes modelos de lenguaje de Google, OpenAI, Meta, Mistral, Cohere y Anthropic con tres instrucciones distintas, dos ajustes de temperatura y 1000 ingresos hospitalarios elegidos al azar de Medical Information Mart for Intensive Care-IV (MIMIC-IV). También estudiamos si la generación aumentada por recuperación (RAG), con los intervalos de referencia del American Board of Internal Medicine, podía mejorar la tasa de aciertos diagnósticos de GPT-4o 05‐13.

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Análisis

La estrategia decidirá el futuro de la IA sanitaria en Reino Unido

La IA ya es una necesidad para la sanidad moderna: permite mejorar los resultados de los pacientes, aliviar la presión sobre los profesionales y construir un sistema más resiliente para el futuro. La cuestión ya no es si adoptarla, sino cómo hacerlo con rapidez, eficacia y de forma que sirva tanto a pacientes como a profesionales. Reino Unido tiene motivos de sobra para aprovechar esta oportunidad y capacidad para hacerlo.

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Publicación científica

Evaluación sistemática del rendimiento de GPT-4 y PaLM2 en el diagnóstico de comorbilidades en pacientes de MIMIC-IV

Los resultados sugieren que la inteligencia artificial (IA), utilizada junto con los profesionales sanitarios, puede reducir los errores cognitivos que provocan cientos de miles de diagnósticos erróneos cada año. La supervisión humana sigue siendo esencial: los grandes modelos de lenguaje no pueden sustituir a los profesionales, especialmente en la comprensión y la empatía humanas. Además, incorporar la IA a la atención sanitaria sigue planteando numerosos retos éticos, de responsabilidad legal y regulatorios.

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