La experiencia del Hospital Italiano utilizando Chat GPT consistió en utilizar un set de información extraída de documentos CDA previamente identificados para su posterior análisis.

por Hospital Italiano – Informática en Salud

Durante las Jornadas de Informática en Salud, expertos del Hospital Italiano de Buenos Aires presentaron sus experiencias con el uso de las API de Chat GPT para procesar la Arquitectura de Documentos Clínicos (CDAs). El enfoque de la presentación fue comprender el funcionamiento y las limitaciones de estas tecnologías emergentes.

ChatGPT y CDAs

Los oradores destacaron que los modelos de generación de texto, como Chat GPT, operan utilizando una perspectiva probabilística para generar respuestas basadas en el análisis del texto de entrada. Sin embargo, enfatizaron que estas respuestas pueden carecer de precisión factual debido a la falta de una estructura predefinida para generar respuestas específicas. Además, explicaron que estos modelos se entrenan en grandes conjuntos de datos de texto de manera no supervisada, siendo la arquitectura Transformer que surgió en 2017, fundamental para su funcionamiento, ya que permite el análisis y la generación de cálculos probabilísticos para la predicción de la siguiente palabra en una oración.

Estos modelos generan respuestas probabilísticas basadas en el contexto dado. Asimismo, los expositores destacaron el uso de aprendizaje supervisado para mejorar las respuestas del modelo, así como la capacidad de ajustar configuraciones como la temperatura y el top-p para optimizar la producción de respuestas precisas y naturales.

También, mencionaron el desafío de procesar CDAs largos debido a las limitaciones en el número de tokens que pueden proporcionarse al modelo, lo que puede conducir a respuestas truncadas o inesperadas. Para abordar esto, sugirieron estrategias como el reentrenamiento del modelo con ejemplos específicos o la implementación de funciones de llamada para controlar la información que maneja el modelo.

Sin embargo, también se plantearon preocupaciones sobre la falta de transparencia en el proceso de generación de respuestas, lo que se conoce como el “problema de la caja negra”. A pesar de los esfuerzos por garantizar la precisión de los resúmenes de CDAs, existe un pequeño margen de error que podría tener implicaciones significativas en el sector de la salud.

Presentación sobre este tema completa en YouTube, haciendo clic acá

ChatGPT y CDAs

Fuente: https://www.hospitalitaliano.org.ar/#!/home/infomed/noticia/521802

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