ChatGPT en la atención médica: Una taxonomía y revisión sistemática

El reciente lanzamiento de ChatGPT, un proyecto/producto de chatbot de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de OpenAI, provoca una sensación tanto entre el público en general como entre los profesionales médicos, acumulando una base de usuarios fenomenalmente grande en poco tiempo. Este es un ejemplo típico de la 'productización' de tecnologías de vanguardia, que permite al público en general sin un trasfondo técnico obtener experiencia de primera mano en inteligencia artificial (IA), similar al entusiasmo por la IA creado por AlphaGo (DeepMind Technologies, Reino Unido) y los coches autónomos (Google, Tesla, etc.). Sin embargo, es crucial, especialmente para los investigadores en salud, mantenerse prudentes en medio del entusiasmo. Este trabajo proporciona una revisión sistemática de las publicaciones existentes sobre el uso de ChatGPT en la atención médica, elucidando el 'estado actual' de ChatGPT en aplicaciones médicas, para lectores generales, profesionales de la salud así como científicos de NLP. Se utiliza la gran base de datos de literatura biomédica PubMed para recuperar trabajos publicados sobre este tema utilizando la palabra clave 'ChatGPT'. Se proponen un criterio de inclusión y una taxonomía para filtrar los resultados de búsqueda y categorizar las publicaciones seleccionadas, respectivamente. Se encuentra a través de la revisión que el lanzamiento actual de ChatGPT ha logrado solo un rendimiento moderado o 'suficiente' en una variedad de pruebas, y es poco fiable para el despliegue clínico real, ya que no está destinado a aplicaciones clínicas por diseño. Concluimos que los modelos de NLP especializados entrenados en conjuntos de datos (bio)médicos aún representan la dirección correcta a seguir para aplicaciones clínicas críticas.