Evaluación diagnóstica de ChatGPT en análisis de notas de egreso por casos de dengue
Palabras clave:
Casos de dengue, ChatGPT, Deep learning, Inteligencia artificial, Procesamiento de lenguaje naturalResumen
Introducción: la investigación es un proceso intelectual y experimental que permite estudiar e identificar eventos específicos. Actualmente, la inteligencia artificial (IA) se destaca como una herramienta revolucionaria que aporta nuevas perspectivas, especialmente en el área de la salud, ofreciendo avances en la clasificación, velocidad y precisión en las investigaciones.
Objetivo: evaluar la utilidad operativa y la eficacia diagnóstica de ChatGPT en el procesamiento de notas de egreso hospitalario correspondientes a casos de dengue.
Material y método: se realizó un análisis observacional y descriptivo agosto a septiembre del año 2024 donde 50 notas médicas de egreso, fueron seleccionadas de un total de 400 casos de dengue del periodo de tiempo de enero del 2023 a junio del 2024. El análisis se realizó a través de las notas plasmadas en un formato virtual donde previamente preparadas se juntaron en un documento con la información filtrada. Y se colocaron en la interfaz del modelo de ChatGPT para su análisis.
Resultados: se observó una significativa eficiencia y velocidad del análisis de las notas de egreso, debido a la especificidad de las instrucciones durante el entrenamiento y preparación manual de la IA. Esto permitió automatizar el reconocimiento de los patrones de criterios médicos clave en un solo análisis.
Conclusiones: el uso de ChatGPT demostró ser un recurso eficiente que permitió analizar las notas de egreso médico de forma más rápida y efectiva.
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