Le pedí al #GPT4 lanzado recientemente que me diera indicaciones que demostraran las diferencias entre #ChatGPT y GPT-4 para los profesionales médicos.

Los probé con ambos motores y las diferencias son asombrosas. Compruébalo tú mismo.

Estos son algunos ejemplos que se le ocurrieron:

1) Indicación 1 - Diagnóstico de un paciente con síntomas ambiguos

ChatGPT: "Un paciente presenta fatiga, pérdida de peso y mareos ocasionales. ¿Cuáles son algunas de las posibles causas de estos síntomas?"

GPT-4: "Un paciente masculino de 45 años presenta un historial de fatiga progresiva de 3 meses, pérdida de peso involuntaria de 15 libras y episodios de mareos. Proporcione un diagnóstico diferencial y sugiera pruebas de diagnóstico relevantes".

2) Pregunta 2 - Recomendaciones de tratamiento

ChatGPT: "¿Cuáles son algunos tratamientos comunes para la diabetes tipo 2?"

GPT-4: "Una mujer de 55 años con un diagnóstico reciente de diabetes tipo 2 tiene un nivel de HbA1c de 8,5%. Esbozar un plan de tratamiento integral, que incluya modificaciones en el estilo de vida, opciones farmacológicas y seguimiento".

3) Mensaje 3 - Educación del paciente

ChatGPT: "Explicar la presión arterial alta en términos simples".

GPT-4: "Cree un folleto educativo fácil de usar para el paciente sobre la hipertensión, que incluya una descripción general de la afección, los factores de riesgo, los síntomas, las posibles complicaciones y las estrategias de manejo".

4) Mensaje 4 - Revisión de la investigación médica

ChatGPT: "Cuéntame sobre los beneficios del ejercicio para la salud mental".

GPT-4: "Resumir los hallazgos de investigaciones recientes sobre la relación entre la actividad física y los resultados de salud mental, incluidos los posibles mecanismos, tipos de ejercicio y recomendaciones para diversas poblaciones".

5) Prompt 5 - Escenario de caso clínico

ChatGPT: "Describa un paciente con neumonía".

GPT-4: "Cree un escenario de caso clínico detallado que involucre a un paciente de 65 años que presente neumonía adquirida en la comunidad, que incluya antecedentes de la enfermedad actual, antecedentes médicos relevantes, hallazgos del examen físico, resultados de pruebas de diagnóstico y plan de tratamiento".

¡Todo muy emocionante! La cuestión clave para la industria de la salud es cómo mantenemos todo seguro y preciso. Por ejemplo, el conjunto de datos en el que se entrena chatGPT incluye guiones de películas e investigaciones médicas. Ese es un problema espinoso.

Algunos de los proyectos en los que estamos trabajando son similares a las intranets; La IA está limitada dentro de las paredes de un sistema hospitalario que puede interactuar con los datos de HIPPA pero solo puede escupir información a personas específicas en roles específicos en ubicaciones específicas. Una especie de enfoque de James Bond o Misión Imposible... una habitación segura donde no hay posibilidad de que se apropien de los datos, y con controles estrictos sobre la IA y los datos a los que tiene acceso. El sistema seguro fuera de línea de caja negra puede recibir datos una vez que se limpia. Sin vínculos externos, con científicos de datos que lo analizan primero para garantizar que la información comprada del datamart, o colaboraciones con otros sistemas de salud certificados, sea segura, limpia y no ponga en peligro HIPPA o los conocimientos existentes ¿Otros que trabajan en sistemas de IA seguros y aislados para datos de tipo HIPPA? Conozco algunos trabajos del gobierno, pero no muchos (por razones obvias). Estoy seguro de que los estados-nación también están trabajando en esto para que el apoyo a las decisiones no esté abierto al espionaje.