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Vol. 69. Núm. 1.
Páginas T104-T105 (enero - febrero 2025)
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Vol. 69. Núm. 1.
Páginas T104-T105 (enero - febrero 2025)
CARTA AL DIRECTOR
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Correspondencia «Explorando el potencial de la inteligencia artificial en traumatología: respuestas conversacionales a preguntas específicas»
Correspondence “Exploring the potential of artificial intelligence in traumatology: Conversational answers to specific questions”
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H. Daungsupawonga,
Autor para correspondencia
hinpetchdaung@gmail.com

Autor para correspondencia.
, V. Wiwanitkitb
a Private Academic Consultant, Phonhong, República Democrática Popular Lao
b Department of Research Analytics, Saveetha Dental College and Hospitals, Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences, Saveetha University, Chennai, India
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H. Daungsupawong, V. Wiwanitkit
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Sr. Director,

Nos gustaría debatir la publicación «Explorar el potencial de la inteligencia artificial en traumatología: respuestas conversacionales a preguntas específicas»1. Al tratarse de responder preguntas médicas, ChatGPT reflejó la mejor precisión (72,81%), seguida de Perplexity (67,54%) y Bard (60,53%) en un estudio que comparó los 3 modelos de chatbot. Aunque Bard ofreció las respuestas más accesibles y completas, en el 14% de las preguntas los 3 modelos fallaron al mismo tiempo. La incapacidad conversacional de los bots para manejar con efectividad las preguntas médicas se demostró mediante la identificación de errores en términos de información y razonamiento lógico en las respuestas.

El estudio encontró que una de las debilidades de los modelos de chatbot fue su dependencia de la precisión como principal indicador del desempeño. Al evaluar la eficacia de los bots, deberán tenerse en cuenta la legibilidad, el razonamiento lógico y la utilización de los datos externos, además de la precisión. Además, la amplitud de la evaluación puede haberse visto restringida por la técnica utilizada para evaluar los chatbots, que se limitó a responder a preguntas médicas particulares en lugar de mantener un diálogo más amplio u ofrecer respuestas basadas en el contexto.

El estudio futuro en este campo deberá centrarse en la creación de modelos mejores de chatbot que otorguen prioridad a la recuperación externa de información y el razonamiento lógico en sus respuestas. Además, la investigación de métodos para incorporar supervisión y aportación humanos a los intercambios del chatbot puede ayudar a reducir errores y garantizar la precisión de los datos retornados. A fin de evaluar el avance continuo y la eficacia de los bots conversacionales en el sector sanitario deberán realizarse también estudios longitudinales, incorporando comentarios de los usuarios y ajustando los modelos de acuerdo con los escenarios actuales de uso.

Nivel de evidencia

Nivel de evidencia v.

Autoría

HP aportó el 50% de las ideas, redacción, análisis y aprobación.

VW aportó el 50% de las ideas, supervisión y aprobación.

Declaración de aprobación ética

No aplicable.

Declaración de consentimiento del paciente

No aplicable.

Permiso para reproducir material de otras fuentes

No aplicable.

Registro de ensayos clínicos

No aplicable.

Financiación

No ha existido financiación.

Conflicto de intereses

Los autores declaran la ausencia de conflicto de intereses.

Disponibilidad de datos

No existe generación de nuevos datos.

Bibliografía
[1]
F. Canillas del Rey, M. Canillas Arias.
Exploring the potential of artificial intelligence in traumatology: Conversational answers to specific questions.
Rev Esp Cir Ortop Traumatol, (2024),
Copyright © 2024. SECOT
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