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Episodio 224: ChatGPT y salud, la guía (casi) definitiva

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Vale, nos hemos venido un poco arriba con el título. Sobre todo pensando que llevamos con esta tecnología prácticamente semanas y evoluciona cada día. Pero también es cierto que hacía falta un resumen, un estado del arte y cómo podemos utilizar ya esta tecnología en el ámbito de la salud. Así que tómate un café, date un paseo o aprovecha mientras cocinas, porque te acompañamos un buen rato junto a LucIA, la verdadera IA que nos inspira cada día.

Estas son los enlaces de todos los temas que hemos comentado hoy:

  • Hablamos de Sciscpace, una buena herramienta para generar resúmenes y ayudar a entender textos. Puedes acceder a través de este enlace https://typeset.io/
  • Comentamos el estudio que compara la información acerca del cáncer emitida por ChatGPT con las respuestas del Instituto Nacional del Cáncer en su página web de los Mitos y Conceptos de Cáncer
  • En este estudio elaboraron historias clínicas resumidas en imagen y encargaron a los modelos que mostraran los 5 diagnósticos más probables.
  • Modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico: CheXpert, MammoScreen y Qure.ai
  • Otro ejemplo interesante es el de LLaVA-Med: Entrenando a un Asistente de Lengua y Visión Grande para Biomedicina en un día y al que le puedes preguntar en lenguaje natural.

  • Captar información en tiempo real y emitir informes es lo que quiere hacer el Sistema de Salud de la Universidad de Kansas.
  • Actualmente no existe un consenso claro sobre las normas para utilizar modelos de lenguaje grande como ChatGPT en la medicina académica. A partir de la evaluación de estos textos, se elaboraron cinco declaraciones orientativas.
  • Un artículo muy interesante sobre las aplicaciones en docencia sanitaria.
  • Hablamos de asistentes conversacionales que ayuden a los profesionales en función del contexto clínico del paciente, como por ejemplo chatbots para preguntar sobre documentación clínica de pacientes
  • Hay pocos LLM que estén entrenados y validados en datos clínicos del mundo real debido a la sensibilidad de los datos de los pacientes y la importante potencia de computación requerida para entrenar a estos modelos. Aquí hablan muy bien del tema

Para contactar con nosotros, podéis utilizar nuestra cuenta de twitter (@conectantes), Instagram (conectandopuntos) o el formulario de contacto de nuestra web conectandopuntos.es. Nos podéis escuchar en iVoox, en iTunes o en Spotify (busca por nuestro nombre, es fácil).

Créditos del programa

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Puedes hacerlo invitándonos a un café conectante

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  • En este estudio elaboraron historias clínicas resumidas en imagen y encargaron a los modelos que mostraran los 5 diagnósticos más probables.
  • Modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico: CheXpert, MammoScreen y Qure.ai
  • Otro ejemplo interesante es el de LLaVA-Med: Entrenando a un Asistente de Lengua y Visión Grande para Biomedicina en un día y al que le puedes preguntar en lenguaje natural.

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  • Actualmente no existe un consenso claro sobre las normas para utilizar modelos de lenguaje grande como ChatGPT en la medicina académica. A partir de la evaluación de estos textos, se elaboraron cinco declaraciones orientativas.
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  • Hay pocos LLM que estén entrenados y validados en datos clínicos del mundo real debido a la sensibilidad de los datos de los pacientes y la importante potencia de computación requerida para entrenar a estos modelos. Aquí hablan muy bien del tema

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