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

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 * Y recordad que tenemos en marcha el anunciado club de lectura de Conectando Puntos y el título elegido es ‘Por qué compramos la burra: cómo nos persuadimos unos a otros‘ de Ramón Nogueras