Los modelos de lenguaje grande (LLM) se están acercando al conocimiento y las habilidades de razonamiento de nivel experto en oftalmología, según un estudio publicado en línea el 17 de abril en Más salud digital.
Arun James Thirunavukarasu, MB, B.Chir., de la Universidad de Oxford en el Reino Unido, y sus colegas evaluaron el potencial clínico de los LLM de última generación en oftalmología. Se compararon las respuestas a 87 preguntas de GPT-3.5, GPT-4, PaLM 2, LLaMA, oftalmólogos expertos y médicos en formación.
Los investigadores encontraron que el rendimiento de GPT-4 (69 por ciento) fue superior al rendimiento de GPT-3.5 (48 por ciento), LLaMA (32 por ciento) y PaLM 2 (56 por ciento) y se comparó favorablemente con oftalmólogos expertos (mediana, 76 por ciento). por ciento), aprendices de oftalmología (mediana, 59 por ciento) y médicos jóvenes no especializados (mediana, 43 por ciento). El bajo acuerdo entre los LLM y los médicos se debió a diferencias idiosincrásicas en el conocimiento y razonamiento, con coherencia general entre individuos y tipos. Los oftalmólogos calificadores prefirieron las respuestas de GPT-4 a las de GPT-3.5 debido a su mayor precisión y relevancia.
«Los LLM se están acercando al conocimiento y razonamiento oftalmológico de nivel experto, y pueden ser útiles para brindar asesoramiento relacionado con los ojos cuando el acceso a profesionales de la salud «Es limitado», escriben los autores. «Se requiere más investigación para explorar vías potenciales de implementación clínica».
Un autor reveló una patente sobre un sistema de aprendizaje profundo para detectar enfermedades de la retina.
Más información: Arun James Thirunavukarasu et al, Los modelos de lenguaje grandes abordan el conocimiento y el razonamiento clínico de nivel experto en oftalmología: un estudio transversal directo, Más salud digital (2024). DOI: 10.1371/journal.pdig.0000341
Derechos de autor © 2024 Día de la Salud. Reservados todos los derechos.
