La IA puede facilitar la comprensión de textos médicos en línea
Un estudio muestra el potencial y los límites
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Millones de personas buscan información sanitaria en Internet, pero muchos textos son difíciles de leer e incomprensibles para los profanos. Un nuevo estudio de investigadores de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Heilbronn demuestra que La inteligencia artificial puede ayudar a hacer más legibles los contenidos médicos. Sin embargo, las mejoras son modestas y deben someterse a un minucioso escrutinio profesional.
Amela Miftaroski, licenciada en Informática Médica por la Universidad de Ciencias Aplicadas de Heilbronn y autora principal, realizó un estudio sobre la legibilidad de artículos médicos en línea simplificados con IA como parte de su tesis final, que se publicó en la revista internacional JMIR AI. "La publicación del estudio ilustra cómo integramos la investigación práctica en la docencia en la carrera de Informática Médica de la Universidad de Heilbronn", subraya la Dra. Monika Pobiruchin. "El hecho de que una tesis de licenciatura dé lugar a una publicación en una revista internacional demuestra que ya se está trabajando a un nivel científico muy alto en las primeras etapas de la carrera."
El equipo de investigación, formado por Amela Miftraoski, el Dr. Richard Zowalla, Martin Wiesner y la Dra. Monika Pobiruchin, analizó 60 artículos médicos en línea sobre enfermedades comunes y temas sanitarios relevantes. A continuación, los textos se simplificaron automáticamente utilizando cuatro modelos lingüísticos principales, entre ellos ChatGPT y Microsoft Copilot. Se utilizaron medidas de legibilidad establecidas para evaluar hasta qué punto los textos revisados podían ser comprendidos por personas sin conocimientos médicos previos.
Los resultados lo demuestran: Los modelos de IA probados consiguieron aumentar la legibilidad en general. Microsoft Copilot, en particular, logró mejoras significativas y alcanzó el nivel intermedio recomendado para la mitad de los textos. ChatGPT-3.5 también obtuvo buenos resultados, mientras que otros modelos sólo lograron mejoras menores. Sin embargo, rara vez se alcanzó el nivel de legibilidad recomendado por los expertos, comparable al grado 8.
En este contexto, Amela Miftaroski llama la atención sobre los riesgos: "Algunos textos generados por IA contenían imprecisiones u omitían información contextual importante, lo que puede dar lugar a malentendidos o desinformación en el entorno médico". Estas imprecisiones demuestran que los modelos de IA pueden generar rápidamente contenidos incorrectos o descontextualizados sin la orientación de un experto. Por tanto, el método no es adecuado para uso privado, por ejemplo cuando los profanos quieren simplificar ellos mismos los textos médicos utilizando la IA. Por ello, el joven investigador subraya: "La IA puede simplificar los textos, pero sigue siendo esencial una revisión profesional".
A pesar de estas limitaciones, los autores de ven un gran potencial: "Los grandes modelos lingüísticos podrían aliviar la carga de los centros sanitarios creando borradores de texto iniciales que luego son revisados y finalizados por especialistas. De este modo, los ciudadanos podrían disponer a largo plazo de información sanitaria más comprensible", comenta Martin Wiesner, coautor del estudio.
Así pues, el estudio aporta datos importantes sobre cómo los sistemas asistidos por IA pueden contribuir a mejorar la alfabetización sanitaria en el futuro y sobre la necesidad de actuar con cautela al tratar cuestiones médicas y grandes modelos lingüísticos.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
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