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Integridad de la ciencia

La inteligencia artificial en la escritura médica científica: usos legítimos y engañosos y preocupaciones éticas

(Artificial intelligence in scientific medical writing: Legitimate and deceptive uses and ethical concerns)
Ramoni D, Sgura C, Liberale L, Montecucco F, Ioannidis JPA, Carbone F
Eur J Intern Med. 2024 Sep;127:31-35. doi: 10.1016/j.ejim.2024.07.012. Epub 2024 Jul 24. PMID: 39048335
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0953620524002954 (de libre acceso en inglés)
Traducido por Salud y Fármacos, publicado en Boletín Fármacos: Ética y Derecho 2024; 27 (4)

Tags: Med-PaLM 2, educar a la IA, chatbots, tergiversar la ciencia, amenazas a la integridad de la ciencia, ChatGPT, Megatron-Turing NLG

Aspectos destacados

  • La inteligencia artificial (IA) está transformando la redacción médica, lo que plantea problemas éticos y de calidad.
  • Med-PaLM 2 obtuvo un 86,5 % en el USMLE, pero su nivel de adherencia al consenso científico fue baja.
  • Si bien las herramientas de IA pueden, sin duda, mejorar la revisión de la literatura, el análisis estadístico y los procesos de traducción, enfrentan varias críticas.
  • Las amenazas incluyen un mayor desperdicio de investigación, artículos de baja calidad y publicaciones fraudulentas.
  • La regulación y los marcos éticos son esenciales para gestionar el impacto de la IA en la ciencia.

Resumen
El debate en torno a la integración de la inteligencia artificial (IA) en la redacción científica ya ha atraído un interés significativo en las ciencias médicas y de la vida. Si bien la IA puede, sin duda, acelerar el proceso de creación y corrección de manuscritos, plantea varias críticas. El cruce entre la IA y las ciencias de la salud es relativamente reciente, pero el uso de herramientas de IA entre los médicos y otros científicos que trabajan en las ciencias de la vida está creciendo muy rápidamente. En medio de este torbellino, es esencial conocer hacia dónde nos dirigimos y cuáles son los límites, incluyendo desde una perspectiva ética.

La IA coloquial moderna muestra un conocimiento del contexto que permite comprender y recordar cualquier conversación más allá de cualquier guión predefinido. Aún más impresionante es que pueden aprender y adaptarse a medida que interactúan con un volumen creciente de contribuciones en lenguaje humano. Todas comparten redes neuronales como modelos matemáticos de fondo y se diferencian de los chatbots antiguos por el uso de una arquitectura de red específica llamada modelo de transformador. Algunas de ellas superan los 100 terabytes (TB) (por ejemplo, Bloom, LaMDA) o incluso los 500 TB (por ejemplo, Megatron-Turing NLG) de datos de texto; la versión 4.0 de ChatGPT (GPT-4) se entrenó con casi 45 TB, pero se mantiene actualizada mediante la conexión a Internet y puede integrarse con diferentes complementos que mejoran su funcionalidad, lo que la hace multimodal.

creado el 27 de Diciembre de 2024