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Chema Cepeda & Miguel Angel Mañez, Chema Cepeda, and Miguel Angel Mañez द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री Chema Cepeda & Miguel Angel Mañez, Chema Cepeda, and Miguel Angel Mañez या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal
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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

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

Herramientas y materiales utilizados durante la grabación

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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
  • 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

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