AdvertisementLarge Language Models (LLMS) ha evolucionado rápidamente de herramientas experimentales a componentes integrales en diagnósticos clínicos. A partir de abril de 2025, estos modelos están reestructurando el diagnóstico de la enfermedad en varias especialidades, lo que demuestra capacidades que rivalizan y, en algunos casos, superan a los médicos humanos. Introducción: el aumento de las LLM en el diagnóstico clínico LLMS, como GPT-4, Claude y modelos clínicos como ClinicalGPT1, han mostrado una competencia notable en la interpretación de datos médicos complejos. Their ability to process unstructured clinical notes, imaging reports, and laboratory results has positioned them as valuable assets in diagnostic workflows.​ Performance Benchmarks and Clinical Applications Diagnostic AccuracyRecent studies highlight the diagnostic prowess of LLMs:​ClinicalGPT-R1: Trained on 20,000 real-world clinical records, it outperformed GPT-4o in Chinese diagnostic tasks and matched GPT-4 in English Configuración, mostrando capacidades de razonamiento mejoradas en el diagnóstico de enfermedades. GPT-4: en evaluaciones utilizando registros de casos del hospital general de Massachusetts, GPT-4 incluyó el diagnóstico correcto en su lista diferencial en el 68% de los casos, con el diagnóstico correcto entre los tres principales en el 42% de los casos. Este rendimiento superó el de GPT-3.5, que tenía 48% y 29% respectivamente. Integración FrontiersMultimodal El advenimiento de los LLM multimodales ha ampliado aún más las capacidades de diagnóstico: Jefe: Desarrollado por la Facultad de Medicina de Harvard, este modelo de fundación analiza imágenes de patología de toda la ventaja, logre hasta un 94% de precisión en la detección del cáncer. Vincula los patrones de células tumorales con las aberraciones genómicas, potencialmente guiando las decisiones de tratamiento sin la necesidad de una costosa secuenciación de ADN. LLMS multimodales generales: estos modelos procesan diversos tipos de datos, incluidos textos, imágenes y audio, lo que permite un análisis integral de registros de pacientes, radiografías y otros materiales de diagnóstico. Desafíos y consideraciones de razonamiento de desalineación Si bien las LLM pueden lograr una alta precisión del diagnóstico, sus procesos de razonamiento no siempre pueden alinearse con la lógica clínica: en un estudio sobre el diagnóstico de artritis reumatoide, los LLM identificaron correctamente la enfermedad en aproximadamente el 95% de los casos. Sin embargo, los expertos médicos encontraron que aproximadamente el 68% de las explicaciones proporcionadas por los modelos eran defectuosas, destacando una desalineación entre predicción y razonamiento. Arxivbias y FairnessLlms pueden perpetuar inadvertidamente los sesgos presentes en los datos de capacitación: la investigación indica que modelos como GPT-4 y ChatGPT exhiben sesgos entre los grupos de género y edad en la predicción de la enfermedad, enfatizando la necesidad de estrategias para mitigar tales disparidades. Un estudio publicado en Nature Medicine reveló que los modelos de IA en la atención médica pueden exhibir prejuicios basados ​​en los perfiles socioeconómicos y demográficos de los pacientes, que afectan el diagnóstico y las recomendaciones de tratamiento. Instrucciones futuras para aprovechar completamente el potencial de los LLM en el diagnóstico de enfermedades, varias vías necesitan exploración: datos de capacitación mejorados: la incorporación de datos de datos diversos y representativos puede ayudar a reducir los sesgos y mejorar la generalización del modelo. Explicar la capacidad: el desarrollo de métodos para aclarar los procesos de razonamiento de LLM fomentará la confianza y facilitará la integración clínica. Cumplimiento. Conclusión Los LLM están preparados para revolucionar el diagnóstico de enfermedades, ofreciendo herramientas que mejoran la precisión, la eficiencia y la accesibilidad. Sin embargo, abordar los desafíos relacionados con el razonamiento de la transparencia y el sesgo es crucial para su integración responsable en la práctica clínica.