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    <subfield code="a">Aranda Rubio, Yanira</subfield>
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    <subfield code="a">&#xBF;Aprobar&#xED;a la inteligencia artificial un examen de geriatr&#xED;a?: evaluaci&#xF3;n de respuestas conversacionales y su precisi&#xF3;n</subfield>
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    <subfield code="a">Evaluar la precisi&#xF3;n de seis modelos diferentes de inteligencia artificial (IA) al responder preguntas del examen MIR (M&#xE9;dico Interno Residente) de Espa&#xF1;a relacionadas con la Geriatr&#xED;a. Se analiz&#xF3; el rendimiento de seis modelos de IA comparando sus respuestas conversacionales con las soluciones oficiales del examen MIR. La exactitud de cada modelo se midi&#xF3; en funci&#xF3;n del n&#xFA;mero de respuestas correctas obtenidas en las preguntas de Geriatr&#xED;a. Se realiz&#xF3; un an&#xE1;lisis descriptivo de los porcentajes de acierto debido al tama&#xF1;o de la muestra. Las preguntas se agruparon en categor&#xED;as tem&#xE1;ticas espec&#xED;ficas y se analiz&#xF3; la complejidad ling&#xFC;&#xED;stica de las respuestas justificadas mediante el uso formal del &#xED;ndice INFLESZ. Los modelos demostraron un alto &#xED;ndice de aciertos: el rendimiento m&#xE1;ximo se situ&#xF3; en el 97,22%, un grupo intermedio alcanz&#xF3; el 91,67%, y la puntuaci&#xF3;n m&#xED;nima fue del 83,33%. &#xDA;nicamente una pregunta cl&#xED;nica (paciente de 90a&#xF1;os con insomnio por gonalgia secundaria a gonartrosis) fue fallada de forma simult&#xE1;nea por cinco de las seis herramientas analizadas. El &#xED;ndice INFLESZ global oscil&#xF3; entre 44,63 y 49,26, catalogando los textos explicativos como "algo dif&#xED;cil". Los modelos de IA constituyen herramientas de notable fiabilidad y utilidad potencial para el entorno de la formaci&#xF3;n m&#xE9;dica te&#xF3;rica debido a sus elevadas tasas de respuestas correctas. No obstante, presentan limitaciones evidentes en la pr&#xE1;ctica cl&#xED;nica real debido a la variabilidad de los escenarios m&#xE9;dicos individuales, no siempre reproducibles mediante un dise&#xF1;o algor&#xED;tmico tradicional. Por ello, su rol en la medicina actual debe concebirse de manera complementaria y nunca como un sistema aut&#xF3;nomo en el diagn&#xF3;stico o la toma de decisiones asistenciales.</subfield>
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    <subfield code="a">Loren L&#xE1;zaro, Natalia</subfield>
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    <subfield code="a">Canillas del Rey, Fernando</subfield>
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