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Updated: Feb 12, 2026

International Expert Consensus and Recommendations for Neonatal Pneumothorax Ultrasound Diagnosis and Ultrasound-guided Thoracentesis Procedure
Published on: March 12, 2020
Validación de la decisión clínica basada en el consenso del cáncer de mama internacional de St. Gallen: evaluación de
Yi Pan1, Chenglong Duan1, Jinsui Du1
1Department of Breast Surgery, The First Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University, Xi'an, Shaanxi Province, China.
El modelo de lenguaje grande (LLM) de DeepSeek muestra un acuerdo moderado con el consenso de los expertos en cáncer de mama. Demuestra una robustez de respuesta superior en comparación con Gemini 2.0 Pro y ChatGPT-4o, lo que indica un fuerte potencial para el apoyo a la decisión clínica.
Área de la Ciencia:
- La inteligencia artificial en la oncología.
- La informática médica es la informática médica.
- Biología computacional Biología computacional.
Sus antecedentes:
- El emergente modelo de lenguaje grande (LLM) DeepSeek es prometedor para aplicaciones médicas.
- Las evaluaciones sistemáticas del desempeño de DeepSeek en la toma de decisiones clínicas sobre el cáncer de mama, particularmente en comparación con el consenso de los expertos y los principales LLM, son limitadas.
Objetivo del estudio:
- Evaluar la concordancia del LLM de DeepSeek con el consenso internacional de expertos en cáncer de mama.
- Para comparar el rendimiento de DeepSeek con Gemini 2.0 Pro y ChatGPT-4o en escenarios clínicos de cáncer de mama.
Principales métodos:
- Se analizaron 139 preguntas de consenso de la 19a Conferencia Internacional sobre el Cáncer de Mama de St. Gallen (SG-BCC).
- Los modelos DeepSeek, Gemini 2.0 Pro y ChatGPT-4o respondieron cada una de las preguntas cinco veces.
- La tasa de concordancia, la robustez de la respuesta y las medidas estadísticas (correlación de Pearson, diferencia de proporción absoluta) se utilizaron para la comparación.
Principales resultados:
- DeepSeek-V3 logró una tasa de concordancia general del 63,31% con el consenso de los expertos.
- DeepSeek-V3 demostró una alta robustez de respuesta promedio (86.69%) y superó a Gemini 2.0 Pro y ChatGPT-4o en robustez (p < 0.001).
- La tasa de concordancia de DeepSeek-V3 para las respuestas frecuentes fue comparable a Gemini 2.0 Pro y ChatGPT-4o (p = 0.849).
Conclusiones:
- Los modelos de DeepSeek muestran una concordancia moderada con el consenso del panel de expertos en cáncer de mama.
- DeepSeek muestra ventajas significativas en la robustez de la respuesta, lo que sugiere un alto potencial para la toma de decisiones clínicas en el cáncer de mama.
- Se justifica una mayor investigación sobre la aplicación de DeepSeek en oncología.
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