Un estudio publicado por JAMA Petiatrics dio a conocer que utilizar los chats de Inteligencia Artificial (IA) como ChatGPT para diagnosticar enfermedades en niños, no es confiable.
La investigación arrojó que apenas un 17% de acierto en el diagnóstico de enfermedades infantiles.
Esta situación pone sobre la mesa que la experiencia y el conocimiento clínico de los médicos pediatras es irremplazable.
No obstante, sabemos que la inteligencia artificial en el sector salud está tomando más desarrollo y se utiliza para una amplia gama de aplicaciones.
De acuerdo con la investigación, esto pone de manifiesto que la experiencia de los pediatras sigue siendo irremplazable y resalta la importancia de su conocimiento clínico.
En el experimento con ChatGPT, los científicos usaron los textos de 100 casos reales de salud de niños y le pidieron al sistema que intentara decir qué enfermedad tenían.
Dos doctores especialistas luego vieron si las respuestas de la inteligencia artificial estaban bien, mal o más o menos.
A veces, ChatGPT decía una enfermedad que tenía que ver, pero no era la correcta porque era muy general.
Por ejemplo, ChatGPT pensó que un niño tenía un tipo de bulto en el cuello, pero en realidad tenía una enfermedad genética que también afecta a los oídos y a los riñones. Esta situación puede hacer que salgan esos bultos.
De 100 casos que probaron, IA sólo acertó en 17
De los 100 casos que probaron, ChatGPT sólo acertó en 17. Adicionalmente, no dio con la respuesta completa en 11 casos, y se equivocó completamente en 72.
Además, de las 83 veces que no acertó, en 47 ocasiones la enfermedad que dijo tenía que ver con la parte del cuerpo correcta, pero aun así no estaba correcto el diagnóstico.
Los investigadores notaron que la IA no era muy buena para darse cuenta de cosas que los doctores con experiencia sí saben.
Por ejemplo, no conectó que un niño con autismo podría tener escorbuto porque no come suficiente vitamina C.
“Esto presenta una oportunidad para que los investigadores comprueben si el entrenamiento y el ajuste concretos de los datos médicos sirven para mejorar la precisión de diagnóstico de los chatbots con base en grandes modelos de lenguaje”, concluyen los médicos autores de la investigación.
Con información de INFOBAE
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