ISSN: 0300-8932
Factor de impacto 2023
7,2
SEC 2024 - El Congreso de la Salud Cardiovascular
Bilbao,
24 - 26 de Octubre de 2024
Introducción
Dr. José María de la Torre Hernández
Presidente del Comité Científico del Congreso. Vicepresidente de la SEC
Comités ejecutivo, organizador y científico
Comité de evaluadores
Listado completo de comunicaciones
Índice de autores
6075. e-salud/telemedicina
Fecha
: 24-10-2024 00:00:00
Tipo
: Pósteres
6075-469. Rendimiento de sistemas de chat alimentados con artículos de investigación en un entorno clínico específico: la enfermedad valvular cardiaca
Alain García Olea1, Ane García Domingo-Aldama2, Marcos Merino Prado2, Ignacio Díez González1, Aitziber Atutxa Salazar2, Josu Goikoetxea Salutregi2, Koldo Gojenola Galletebeitia2, Mikel Maeztu Rada1, Iván Cano González1, Adrián Costa Santos1, Iván García Díaz1, Fernando Díaz González1, Irene Hernández Pérez1, Uxue Millet Oyarzabal1 y José Miguel Ormaetxe Merodio1
1Hospital Universitario de Basurto, Bilbao (Vizcaya), España y 2Escuela de Ingeniería, Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Universidad del País Vasco, Bilbao (Vizcaya), España.
1Hospital Universitario de Basurto, Bilbao (Vizcaya), España y 2Escuela de Ingeniería, Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Universidad del País Vasco, Bilbao (Vizcaya), España.
Introducción y objetivos: La inteligencia artificial (IA) generativa ha experimentado un rápido crecimiento en el ámbito médico, destacando los chatbots basados en procesamiento del lenguaje natural (NLP) como herramientas prometedoras para la asistencia en decisiones clínicas. Sin embargo, la fiabilidad de estos modelos podría variar según su diseño y los datos con los que han sido entrenados. Este estudio explora cómo los chatbots responden a preguntas clínicas específicas sobre enfermedades valvulares cardiacas, considerando el efecto del entrenamiento de estos con información actualizada.
Métodos: El estudio comparó la fiabilidad de cuatro chatbots para responder preguntas clínicas sobre enfermedades valvulares cardiacas, utilizando el simulacro del Examen Europeo en Cardiología Básica (EECC) de 2023. Se seleccionaron dos chatbots de acceso libre no entrenados (Bing Chat y ChatGPT-3,5), junto a dos chatbots personalizables (Dante y Scispace Copilot), alimentados con las Guías ESC/EACTS 2021 sobre valvulopatías. Se enfrentaron a las nueve preguntas sobre valvulopatías del EECC 2023, se compararon sus respuestas con las oficiales, con las guías médicas y se solicitó justificación en las opciones discordantes. Finalmente, se categorizaron en error menor (opción menos correcta con argumentación lógica) o mayor (opción que condicionase un cambio en la atención clínica) las respuestas discordantes mediante evaluación independiente de las respuestas por dos cardiólogos.
Resultados: Una pregunta sobre valvulopatías excedía el contenido de las guías y todas presentaban casos clínicos con cinco opciones de respuesta. Bing Chat y ChatGPT-3,5 respondieron correctamente a 4 de 8 preguntas, mientras que los chatbots entrenados acertaron 3 de 8 (figura A). La inclusión en el análisis de la pregunta no tratada en las guías mejoró la puntuación de Bing Chat. En general, los modelos no entrenados tuvieron un mejor rendimiento que los personalizados. Tras analizar las justificaciones de las respuestas, los errores de Scispace Copilot y Bing Chat eran mayoritariamente menores.
Hoja de respuesta de chatbots (A). Conversación con Scispace Copilot mostrando seguridad en la respuesta errónea (B).
Conclusiones: La fiabilidad de los modelos de lenguaje analizados es limitada en este entorno clínico. La ambigüedad de las respuestas entre los chatbots y la seguridad en el discurso equivocado (figura B) subrayan la necesidad de una investigación concisa y responsable para implementar el uso de la IA en decisiones clínicas.
Comunicaciones disponibles de "6075. e-salud/telemedicina "
- 6075-469. Rendimiento de sistemas de chat alimentados con artículos de investigación en un entorno clínico específico: la enfermedad valvular cardiaca
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1Hospital Universitario de Basurto, Bilbao (Vizcaya), España y 2Escuela de Ingeniería, Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Universidad del País Vasco, Bilbao (Vizcaya), España.
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1Cardiología. Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, CIBERCV, ISCIII, Madrid, Santiago de Compostela (A Coruña), España, 2Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, CIBERCV, ISCIII, Madrid, Santiago de Compostela (A Coruña), España, 3Instituto de Investigación Sanitaria Santiago de Compostela (IDIS), Universidad de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España y 4Oncología. Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España.
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1Universidad de Vigo, Vigo (Pontevedra), España, 2Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur (IIS Galicia Sur), Vigo (Pontevedra), España y 3Hospital Álvaro Cunqueiro, Vigo (Pontevedra), España.
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Fundació Hospital Sant Pau i Santa Tecla, Tarragona, España.
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