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Updated: Feb 15, 2026

Introduction of an Integrated Pathology Image Management, Artificial Intelligence, and Reporting System
Published on: July 11, 2025
Inteligencia artificial generativa para material educativo para pacientes sobre la prevención del cáncer gástrico
Tommy Rizkala1, Natasha Muench2, Cesare Hassan1,3
1Department of Gastroenterology, IRCCS Humanitas Research Hospital, Rozzano, Italy.
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT-4o generaron resúmenes para pacientes sobre el precáncer de estómago comparables a los recursos existentes. Sin embargo, tanto los resúmenes de LLM como los existentes necesitan mejoras de legibilidad para una mejor educación del paciente.
Área de la Ciencia:
- Informática Médica
- Inteligencia Artificial en la Atención Médica
- Educación del Paciente
Sus antecedentes:
- Evaluar la eficacia de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en la creación de materiales educativos amigables para el paciente para el manejo del precáncer de estómago.
- Evaluar el contenido generado por IA en comparación con los recursos de información para pacientes establecidos.
Objetivo del estudio:
- Comparar la calidad de los resúmenes para legos sobre el manejo del precáncer de estómago generados por ChatGPT-4o con los de Digestive Cancers Europe (DiCE).
- Evaluar la precisión, completitud, comprensibilidad y satisfacción desde las perspectivas de médicos expertos y pacientes.
- Evaluar la legibilidad de los materiales educativos para pacientes generados por IA.
Principales métodos:
- Un estudio piloto empleó un diseño cruzado ciego de dos períodos que comparó los resúmenes de ChatGPT-4o y DiCE.
- Médicos expertos y un comité asesor de pacientes calificaron los resúmenes según métricas clave.
- La legibilidad se analizó utilizando el nivel de grado Flesch-Kincaid (FKGL) y el índice SMOG.
Principales resultados:
- Las calificaciones de expertos y pacientes para los resúmenes de ChatGPT-4o y DiCE fueron estadísticamente similares en precisión, completitud, comprensibilidad y satisfacción.
- Ambos tipos de resúmenes no cumplieron con las pautas de legibilidad recomendadas según las puntuaciones FKGL y SMOG.
- La retroalimentación del paciente se alineó estrechamente con las evaluaciones de los médicos expertos.
Conclusiones:
- ChatGPT-4o puede producir materiales educativos para pacientes de calidad comparable a los de organizaciones establecidas como DiCE.
- Tanto los resúmenes generados por IA como los existentes requieren optimización para la legibilidad.
- Se recomienda una mayor investigación que involucre supervisión humana y diversos modelos de IA.
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