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Episodio 224: ChatGPT y salud, la guía (casi) definitiva
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Vale, nos hemos venido un poco arriba con el título. Sobre todo pensando que llevamos con esta tecnología prácticamente semanas y evoluciona cada día. Pero también es cierto que hacía falta un resumen, un estado del arte y cómo podemos utilizar ya esta tecnología en el ámbito de la salud. Así que tómate un café, date un paseo o aprovecha mientras cocinas, porque te acompañamos un buen rato junto a LucIA, la verdadera IA que nos inspira cada día.
Estas son los enlaces de todos los temas que hemos comentado hoy:
- Hablamos de Sciscpace, una buena herramienta para generar resúmenes y ayudar a entender textos. Puedes acceder a través de este enlace https://typeset.io/
- Comentamos el estudio que compara la información acerca del cáncer emitida por ChatGPT con las respuestas del Instituto Nacional del Cáncer en su página web de los Mitos y Conceptos de Cáncer
- En este estudio elaboraron historias clínicas resumidas en imagen y encargaron a los modelos que mostraran los 5 diagnósticos más probables.
- Modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico: CheXpert, MammoScreen y Qure.ai
- Otro ejemplo interesante es el de LLaVA-Med: Entrenando a un Asistente de Lengua y Visión Grande para Biomedicina en un día y al que le puedes preguntar en lenguaje natural.
- Captar información en tiempo real y emitir informes es lo que quiere hacer el Sistema de Salud de la Universidad de Kansas.
- Actualmente no existe un consenso claro sobre las normas para utilizar modelos de lenguaje grande como ChatGPT en la medicina académica. A partir de la evaluación de estos textos, se elaboraron cinco declaraciones orientativas.
- Un artículo muy interesante sobre las aplicaciones en docencia sanitaria.
- Hablamos de asistentes conversacionales que ayuden a los profesionales en función del contexto clínico del paciente, como por ejemplo chatbots para preguntar sobre documentación clínica de pacientes
- Hay pocos LLM que estén entrenados y validados en datos clínicos del mundo real debido a la sensibilidad de los datos de los pacientes y la importante potencia de computación requerida para entrenar a estos modelos. Aquí hablan muy bien del tema
- Y recordad que tenemos en marcha el anunciado club de lectura de Conectando Puntos y el título elegido es ‘Por qué compramos la burra: cómo nos persuadimos unos a otros‘ de Ramón Nogueras
Para contactar con nosotros, podéis utilizar nuestra cuenta de twitter (@conectantes), Instagram (conectandopuntos) o el formulario de contacto de nuestra web conectandopuntos.es. Nos podéis escuchar en iVoox, en iTunes o en Spotify (busca por nuestro nombre, es fácil).
Créditos del programa
- Intro: Stefan Kanterberg ‘By by baby‘ (licencia CC Atribución).
- Cierre: Stefan Kanterberg ‘Guitalele’s Happy Place‘ (licencia CC Atribución).
- Foto: KZoltan
Herramientas y materiales utilizados durante la grabación
- Software: Audacity + Audio Hijack + Soundplant + Skype.
- Micrófonos que usamos: Blue Yeti (muy recomendado aunque yo uso una versión anterior) // Micrófono Zoom H2N (una excelente opción si quieres algo portátil que además grabe el audio) // Micrófono Behringer XM8500 (barato y con buen sonido) con interface de audio U-Phoria UMC22
¿Nos ayudas a seguir mejorando?
Puedes hacerlo invitándonos a un café conectante
https://www.buymeacoffee.com/conectapuntos
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- En este estudio elaboraron historias clínicas resumidas en imagen y encargaron a los modelos que mostraran los 5 diagnósticos más probables.
- Modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico: CheXpert, MammoScreen y Qure.ai
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- Captar información en tiempo real y emitir informes es lo que quiere hacer el Sistema de Salud de la Universidad de Kansas.
- Actualmente no existe un consenso claro sobre las normas para utilizar modelos de lenguaje grande como ChatGPT en la medicina académica. A partir de la evaluación de estos textos, se elaboraron cinco declaraciones orientativas.
- Un artículo muy interesante sobre las aplicaciones en docencia sanitaria.
- Hablamos de asistentes conversacionales que ayuden a los profesionales en función del contexto clínico del paciente, como por ejemplo chatbots para preguntar sobre documentación clínica de pacientes
- Hay pocos LLM que estén entrenados y validados en datos clínicos del mundo real debido a la sensibilidad de los datos de los pacientes y la importante potencia de computación requerida para entrenar a estos modelos. Aquí hablan muy bien del tema
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- Micrófonos que usamos: Blue Yeti (muy recomendado aunque yo uso una versión anterior) // Micrófono Zoom H2N (una excelente opción si quieres algo portátil que además grabe el audio) // Micrófono Behringer XM8500 (barato y con buen sonido) con interface de audio U-Phoria UMC22
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