La fiabilidad de los grandes modelos de lenguaje en la medicina cardiovascular: una revisión de alcance

Área de la Ciencia:

• Medicina cardiovascular
• Inteligencia artificial
• La informática médica

Sus antecedentes:

• Los grandes modelos lingüísticos (LLM) se utilizan cada vez más en el cuidado de la salud.
• La evidencia sobre la fiabilidad y el impacto de LLM en cardiología es limitada.

Objetivo del estudio:

• Revisar la literatura sobre la aplicabilidad, confiabilidad y mejora de la calidad de la LLM en medicina cardiovascular.
• Consolidar los hallazgos sobre la integración del LLM en la práctica cardiovascular.

Principales métodos:

• Revisión del alcance siguiendo las directrices de Cochrane y PRISMA.
• Búsqueda sistemática de PubMed, Web of Science y Embase (agosto de 2020 - febrero de 2025).
• Análisis de 25 publicaciones sobre el desarrollo, la implementación y la evaluación de LLM en cardiología.

Principales resultados:

• Los LLM muestran potencial en la toma de decisiones cardiovasculares, miocarditis, paro cardíaco y análisis de imágenes.
• Los parámetros evaluados incluyeron precisión, latencia, integridad e indirectidad.
• Las metodologías de evaluación variaron significativamente entre los estudios.

Conclusiones:

• Las respuestas LLM en cardiología pueden ser aceptables pero tienen inconvenientes.
• Los problemas incluyen verbosidad, inexactitudes, desinformación, inconsistencia, sesgo y mala reproducibilidad.
• Es esencial seguir perfeccionando y validando las LLM en medicina cardiovascular.