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Descifrando la IA: revelando el impacto de la complejidad de las consultas en la precisión de la información sanitaria

En esta publicación:

  • La precisión de la IA en la información de salud disminuye con consultas complejas, lo que destaca la necesidad de simplicidad.
  • La integración de la IA en la atención sanitaria enfrenta desafíos, lo que subraya la importancia de la investigación en curso.
  • El potencial de la IA en la atención sanitaria es enorme, pero su aplicación requiere precaución y precisión.

Ahora, un estudio innovador realizado por investigadores del CSIRO de Australia y la Universidad de Queensland (UQ) muestra un hallazgo crucial sobre la confiabilidad de la inteligencia artificial, específicamente los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) como ChatGPT, para generar información de salud. De hecho, esto representa la sutileza de los desafíos que podrían surgir con referencia a las tecnologías a medida que se integran más con la difusión de información sanitaria.

Simplifique para mayor precisión 

El experimento, que sometió las respuestas de ChatGPT a 100 preguntas relacionadas con la salud de la trac TREC Health Misinformation, encontró que había una marcada diferencia en la precisión según el formato en el que se habían planteado las preguntas. Cuando a ChatGPT se le hicieron preguntas sencillas sin otra evidencia, encontró la capacidad de responder con precisión el 80% de las veces según el conocimiento médico actual. Sin embargo, cuando las preguntas estaban inclinadas en una dirección basada en evidencia a favor o en contra de la consulta, su capacidad se redujo al 63%.

El estudio observó además que había una caída a un notable 28% de precisión cuando se permitía a ChatGPT expresar incertidumbre en sus respuestas. Se sugiere, por lo tanto, que esa evidencia sesgada, cualquiera que sea su valor de verdad, introduce “ruido” en el sistema y puede trac valor a su capacidad para dar respuestas sólidas. Este comportamiento de los modelos del lenguaje presentará ahora una amenaza real a la forma en que la IA procesa la información compleja en las consultas relacionadas con la salud y la información errónea.

El desafío de integrar la IA con la información de salud

Esta capacidad de los LLM y las tecnologías de búsqueda, como parte de los principales motores de búsqueda, se explota en combinación con los procesos de recuperación de generación aumentada (RAG), uno de los grandes pasos en la forma en que se accede a la información de salud en línea. Sin embargo, la investigación realizada por el Dr. Bevan Koopman, científico investigador principal de CSIRO y profesor asociado de la UQ, y Guido Zuccon del Centro de Salud Digital de Queensland ha refutado esta percepción y ha demostrado que existe una comprensión parcial, si es que existe alguna, de cómo los LLM deben interactuar con el componente de búsqueda, que está afectando la recuperación de datos incompleta.  

Por lo tanto, esto es de gran importancia en el uso avanzado, mientras que en caso de consultas relacionadas con la salud se pueden utilizar fuentes basadas en la web. El estudio señala esta necesidad crítica de realizar más investigaciones que al menos cerrarían la brecha en la comprensión de cómo los LLM pueden procesar y recuperar información de salud para garantizar que haya confiabilidad y precisión en la respuesta al público.

el camino a seguir

Por lo tanto, la implicación clara es que se necesita urgentemente más investigación sobre las capacidades y limitaciones de los LLM en el contexto de la información de salud. Por lo tanto, los investigadores propusieron que esto requiere conciencia pública sobre los probables riesgos de buscar asesoramiento de salud en plataformas y mecanismos de inteligencia artificial que mejorarán la calidad y precisión de la información a la que se accede.

A medida que evoluciona el panorama tecnológico, también lo hace la forma en que accedemos e interpretamos la información de salud. Este es un recordatorio contundente de la importancia crítica de la simplicidad y la claridad en el cuestionamiento de la IA y del potencial de desinformación cuando se introduce evidencia compleja. El objetivo, por tanto, sería utilizar la IA a la perfección; por ejemplo, para aumentar el acceso óptimo a información de salud creíble, por lo que se necesita un mejor juicio sobre la intrincada dinámica que existe entre las capacidades de procesamiento de la IA y las consultas relacionadas con la salud.

Lo que el estudio de CSIRO y UQ encontró simplemente vuelve a enfatizar exactamente es que la combinación de IA con la recuperación de información de salud es desalentadoramente compleja, y el potencial de obtener respuestas incorrectas es muy alto. Con el crecimiento de funciones cada vez más fundamentales de la IA en nuestra vida diaria, especialmente en la información de salud, ya es hora de que comencemos a comprender las limitaciones de las máquinas y a hacerlas más confiables.  

Esto seguramente aumentará la forma en que la información de salud estará disponible para cada una de las personas, si no protegiéndolas contra el fraude. Sin embargo, con investigación y desarrollo continuos, aunque este pueda ser el caso, el potencial de la IA para revolucionar el campo de la información de salud sigue siendo inmenso, dada su aplicación que se aborda con precaución, conciencia y compromiso con la precisión.

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