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Updated: Feb 21, 2026
08:53
Integrating Computerized Linguistic and Social Network Analyses to Capture Addiction Recovery Capital in an Online Community
Published on: May 31, 2019
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Imágenes generadas por IA sobre el consumo de sustancias y la recuperación: estudio de caso de métodos mixtos
Kathryn Heley1,2, Jeffrey K Hom3,4, Linnea Laestadius1
1Zilber College of Public Health, University of Wisconsin Milwaukee, 1240 N 10th St, Milwaukee, WI, 53205, United States, 1 (414) 251-5607.
JMIR AI
|February 19, 2026
Resumen
Las imágenes de salud generadas por IA pueden perpetuar el estigma, especialmente en lo que respecta al trastorno por uso de sustancias. Si bien las directrices mejoran las representaciones, la iteración es crucial para una representación imparcial y precisa.
Área de la Ciencia:
- Inteligencia Artificial en Comunicación de la Salud
- Imágenes y Visualización Médica
- Informática de Salud Pública
Sus antecedentes:
- Las herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa ofrecen la creación de imágenes accesible, rápida y rentable para la comunicación de la salud.
- Sin embargo, las imágenes generadas por IA presentan riesgos, como la perpetuación del estigma contra los grupos marginados.
- El uso de la IA en la comunicación de la salud requiere una cuidadosa consideración de las implicaciones éticas y los posibles sesgos.
Objetivo del estudio:
- Analizar imágenes de trastorno por uso de sustancias (TUS) y recuperación generadas por ChatGPT.
- Investigar los resultados visuales predeterminados y el impacto de las modificaciones de los "prompts" en la mitigación de imágenes estigmatizantes.
- Evaluar la eficacia de "prompts" informados por directrices para crear imágenes de comunicación de la salud imparciales.
Principales métodos:
- Un estudio de caso de métodos mixtos utilizó ChatGPT 4.o para generar 84 imágenes relacionadas con el consumo de sustancias y la recuperación.
- La generación de imágenes empleó "prompts" variados: lenguaje coloquial/estigmatizante, lenguaje "persona primero", "prompts" generados por IA y "prompts" personalizados de GPT informados por directrices.
- Las imágenes se analizaron en cuanto a representación demográfica y elementos estigmatizantes utilizando un enfoque de métodos mixtos.
Principales resultados:
- Las imágenes predeterminadas de ChatGPT presentaban predominantemente hombres blancos (81%) y representaban elementos estigmatizantes como el consumo de drogas inyectables y las cadenas.
- Incluso con el lenguaje "persona primero", persistieron las tendencias estigmatizantes.
- Las imágenes personalizadas de GPT informadas por directrices fueron menos estigmatizantes, pero representaron en exceso a mujeres negras (74%).
Conclusiones:
- Las imágenes generadas por IA para el trastorno por uso de sustancias reflejan los sesgos y el estigma existentes.
- Proporcionar directrices claras puede mejorar la calidad de las imágenes de IA y reducir el estigma.
- El refinamiento iterativo de "prompts" y directrices es esencial para crear imágenes de comunicación de la salud precisas y equitativas.
Palabras clave:
sesgo de IAconsumo de sustanciasinteligencia artificialIA generativacomunicación de la saludsesgo implícitoestigmacomunicación visualMás Videos Relacionados
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