Descubrimiento de sesgos y variabilidad en la atribución de riesgo cardiovascular por modelos de lenguaje grandes

Sus antecedentes:

• Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se integran cada vez más en aplicaciones médicas.
• Sin embargo, su rendimiento en la atribución de riesgo cardiovascular, particularmente en lo que respecta a factores demográficos y clínicos, no se comprende bien.
• Esta brecha requiere un examen de los procesos de toma de decisiones de los LLM en esta área crítica.

Conclusiones:

• El LLM demostró sesgos y variabilidad en sus atribuciones de riesgo cardiovascular en diferentes dominios.
• Si bien las percepciones de riesgo basadas en el sexo podían verse influenciadas por las comorbilidades, las percepciones basadas en la raza fueron notablemente estables.
• Estos hallazgos subrayan la necesidad crítica de una evaluación rigurosa de los LLM en entornos clínicos para mitigar el riesgo de perpetuar las inequidades de salud existentes.