De la Algoritmo al Operador: ¿Qué tan Confiable es la Inteligencia Artificial en la Educación de Pacientes sobre el...

Área de la Ciencia:

• Inteligencia Artificial en Medicina
• Informática Médica
• Cirugía Oral y Maxilofacial

Sus antecedentes:

• Los pacientes utilizan cada vez más modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT y Claude para obtener información sobre cirugía.
• La precisión, calidad y legibilidad de la información médica generada por IA, particularmente para procedimientos como el levantamiento externo del seno maxilar, no se comprenden bien.
• Este estudio evalúa dos arquitecturas distintas de LLM para contenido de educación del paciente.

Objetivo del estudio:

• Comparar la confiabilidad, calidad, utilidad y legibilidad de las respuestas de dos modelos de lenguaje de IA (DO-LLM y TB-LLM).
• Evaluar la información generada por IA para pacientes sobre los procedimientos de levantamiento externo del seno maxilar.
• Determinar la idoneidad de los LLM actuales para la educación del paciente en cirugía dental especializada.

Principales métodos:

• Un estudio transversal que compara el LLM de solo decodificador (DO-LLM) y el LLM basado en transformadores (TB-LLM).
• Se plantearon setenta y dos preguntas estandarizadas de pacientes sobre el levantamiento externo del seno maxilar a ambos modelos.
• Las respuestas fueron evaluadas por especialistas dentales utilizando DISCERN modificado, Puntuación Global de Calidad, escala de utilidad e índices de legibilidad (Facilidad de Lectura Flesch, Nivel de Grado Flesch-Kincaid).

Principales resultados:

• Los DO-LLM demostraron una mayor confiabilidad en los dominios relacionados con procedimientos y riesgos (p. ej., puntuaciones DISCERN modificadas).
• Los TB-LLM mostraron un rendimiento superior en la provisión de recomendaciones de estilo de vida y comportamiento (Puntuación Global de Calidad).
• Los DO-LLM generaron respuestas de calidad más moderada (56,9%), mientras que los TB-LLM produjeron un mayor porcentaje de respuestas de buena calidad (29,2%).

Conclusiones:

• Ambos modelos de IA tienen potencial para la educación del paciente sobre el levantamiento externo del seno maxilar, pero con fortalezas específicas del dominio.
• Los DO-LLM se destacan en la explicación de procedimientos quirúrgicos y riesgos, mientras que los TB-LLM son mejores para la orientación sobre el estilo de vida.
• El desarrollo adicional de herramientas de IA específicas para odontología y la integración centrada en el paciente son cruciales para optimizar la IA en la educación del paciente para cirugía.