¿Aprobaría la inteligencia artificial un examen de geriatría?: evaluación de respuestas conversacionales y su precisión (Registro nro. 22943)
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| 000 -Cabecera | |
|---|---|
| Campo de control interno | 02685nam a2200241 4500 |
| 001 - Número de control | |
| control field | ESSALUD |
| 007 - Tipo material - Descripcion fisica - info general | |
| Tipo material - Descripcion fisica - info general | ta |
| 008 - Elementos de Longitud Fija - Información General | |
| Elementos de Longitud Fija - Información | t2026 sp ||||| |||| 00| 0 spa d |
| 040 ## - Origen de la Catalogación | |
| Origen de la Catalogación | BMG |
| 041 ## - Idioma | |
| Idioma | spa |
| 100 ## - Autor | |
| Autor | Aranda Rubio, Yanira |
| Rol del Autor | autor |
| 9 (RLIN) | 33120 |
| 245 ## - Titulo | |
| Titulo | ¿Aprobaría la inteligencia artificial un examen de geriatría?: evaluación de respuestas conversacionales y su precisión |
| 300 ## - Páginas | |
| Paginación | 5 páginas |
| 520 ## - Resumen | |
| Resumen | Evaluar la precisión de seis modelos diferentes de inteligencia artificial (IA) al responder preguntas del examen MIR (Médico Interno Residente) de España relacionadas con la Geriatría. Se analizó el rendimiento de seis modelos de IA comparando sus respuestas conversacionales con las soluciones oficiales del examen MIR. La exactitud de cada modelo se midió en función del número de respuestas correctas obtenidas en las preguntas de Geriatría. Se realizó un análisis descriptivo de los porcentajes de acierto debido al tamaño de la muestra. Las preguntas se agruparon en categorías temáticas específicas y se analizó la complejidad lingüística de las respuestas justificadas mediante el uso formal del índice INFLESZ. Los modelos demostraron un alto índice de aciertos: el rendimiento máximo se situó en el 97,22%, un grupo intermedio alcanzó el 91,67%, y la puntuación mínima fue del 83,33%. Únicamente una pregunta clínica (paciente de 90años con insomnio por gonalgia secundaria a gonartrosis) fue fallada de forma simultánea por cinco de las seis herramientas analizadas. El índice INFLESZ global osciló entre 44,63 y 49,26, catalogando los textos explicativos como "algo difícil". Los modelos de IA constituyen herramientas de notable fiabilidad y utilidad potencial para el entorno de la formación médica teórica debido a sus elevadas tasas de respuestas correctas. No obstante, presentan limitaciones evidentes en la práctica clínica real debido a la variabilidad de los escenarios médicos individuales, no siempre reproducibles mediante un diseño algorítmico tradicional. Por ello, su rol en la medicina actual debe concebirse de manera complementaria y nunca como un sistema autónomo en el diagnóstico o la toma de decisiones asistenciales. |
| 650 ## - Temas - Descriptores | |
| Temas - Descriptores | MODELOS TEÓRICOS |
| 9 (RLIN) | 45876 |
| 650 ## - Temas - Descriptores | |
| Temas - Descriptores | INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
| 9 (RLIN) | 35380 |
| 650 ## - Temas - Descriptores | |
| Temas - Descriptores | SALUD DEL ANCIANO |
| 9 (RLIN) | 1851 |
| 650 ## - Temas - Descriptores | |
| Temas - Descriptores | GERIATRÍA |
| 9 (RLIN) | 1852 |
| 700 ## - Autor Personal | |
| Autor Personal | Loren Lázaro, Natalia |
| Rol del autor | autor |
| 9 (RLIN) | 54635 |
| 700 ## - Autor Personal | |
| Autor Personal | Canillas del Rey, Fernando |
| Rol del autor | autor |
| 9 (RLIN) | 54636 |
| 773 0# - Revista (Relacion con el numero) | |
| Host Biblionumber | 15533 |
| Host Itemnumber | 22686 |
| Ciudad, Editorial | España: Sociedad Española de Geriatría y Gerontología, |
| Codigo barras item/ejemplar | GERIATG047 |
| Titulo de la Revista | Revista Española de Geriatría y Gerontología |
| Número de control de registro | ESSALUD |
| 942 ## - Elementos de Koha | |
| Tipo de Documento | Artículos |
| Fecha procesamiento | 2026-09-04 |
| Catalogador | AFC |
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