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Antecedentes: Ahora existen varios chatbots que utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño. Como un ejemplo particularmente conocido, ChatGPT emplea un proceso de modelado autorregresivo para generar respuestas, prediciendo la próxima palabra en función de las palabras derivadas previamente. En consecuencia, en lugar de deducir una respuesta correcta, organiza las palabras que aparecen con mayor frecuencia en los datos aprendidos en orden. Optimizado para la interactividad y la generación de contenido, presenta un contexto fluido y plausible, independientemente de si el contenido que presenta es verdadero. Este informe tenía como objetivo examinar la fiabilidad de ChatGPT, un chatbot de inteligencia artificial (IA), en el diagnóstico de enfermedades y tratamiento de pacientes, cómo interpretar sus respuestas y direcciones para el desarrollo futuro. Conceptos Actuales: Se analizaron diez informes de casos publicados de Corea para evaluar la eficacia de ChatGPT, al que se le pidió que describiera el diagnóstico y tratamiento correctos. ChatGPT respondió correctamente a 3 casos después de recibir los síntomas, hallazgos e historial médico del paciente. La tasa de precisión aumentó a 7 de 10 después de agregar resultados de laboratorio, patológicos y radiológicos. En un caso, ChatGPT no proporcionó información adecuada sobre el tratamiento adecuado, y su respuesta contenía contenido inapropiado en 4 casos. En contraste, ChatGPT recomendó medidas adecuadas en 4 casos. Discusión y Conclusión: Las respuestas de ChatGPT a los 10 informes de casos podrían haber sido mejores. Para utilizar ChatGPT de manera eficiente y adecuada, los usuarios deben poseer suficiente conocimiento y habilidades para determinar la validez de sus respuestas. Los chatbots de IA basados en modelos de lenguaje grandes progresarán significativamente, pero los médicos deben ser cautelosos al utilizar estas herramientas en la práctica.
Sun Huh (Mon,) estudió esta cuestión.