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Los modelos de lenguaje grande (LLMs) son sistemas de inteligencia artificial entrenados mediante algoritmos de aprendizaje profundo para procesar el lenguaje natural y generar respuestas textuales a las solicitudes de los usuarios. Algunos abordan el desempeño médico en una variedad de desafíos médicos, lo que lleva a algunos defensores a abogar por su posible uso en la consulta clínica y a generar preocupación sobre el futuro de las especialidades cognitivas. Sin embargo, los LLMs actualmente tienen limitaciones que impiden su implementación clínica segura en la realización de consultas de especialistas, incluyendo confabulaciones frecuentes, falta de conciencia contextual crucial para planes de diagnóstico y tratamiento matizados, datos y métodos de entrenamiento inescrutables e inexplicables, y propensión a recapitular sesgos. No obstante, considerando la rápida mejora en esta tecnología, el creciente llamado a la integración clínica y los sistemas de salud que crónicamente subvaloran las especialidades cognitivas, es fundamental que los clínicos de enfermedades infecciosas se involucren con los LLMs para permitir una defensa informada sobre cómo deberían—y no deberían—ser utilizados para aumentar la atención especializada.
Schwartz et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.