Los desafíos de la IA en los diagnósticos clínicos

En la última década, la inteligencia artificial (IA) irrumpió como una herramienta prometedora para la medicina. Desde la identificación de patrones complejos en imágenes médicas hasta el análisis de datos genómicos, estos sistemas mostraron un potencial revolucionario.

Un estudio reciente, revelado por investigadores de la Universidad de Harvard publicado en New Scientist, destaca que, aunque modelos avanzados como GPT-4 de OpenAI obtienen resultados impresionantes en pruebas de opción múltiple, sus capacidades se desploman en entornos más realistas donde deben interactuar con pacientes para recopilar información y emitir diagnósticos.

Pranav Rajpurkar, uno de los autores principales del estudio, señaló que los modelos de IA enfrentan grandes desafíos en el razonamiento diagnóstico abierto, una habilidad clave en la medicina. “Aunque los modelos de lenguaje de gran tamaño son muy eficaces en pruebas estandarizadas, su precisión se reduce significativamente en conversaciones dinámicas con pacientes”, explicó Rajpurkar.