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Colombian Journal of Anestesiology

versión impresa ISSN 0120-3347versión On-line ISSN 2256-2087

Resumen

CRUZ, Gustavo; PEDROZA, Santiago  y  ARIZA, Fredy. Capacidad de aprendizaje y razonamiento de ChatGPT en temas de anestesiología. Rev. colomb. anestesiol. [online]. 2024, vol.52, n.1, 3.  Epub 22-Dic-2023. ISSN 0120-3347.  https://doi.org/10.5554/22562087.e1092.

Introducción:

En los últimos meses, ChatGPT ha suscitado un gran interés debido a su capacidad para realizar tareas complejas a través del lenguaje natural y la conversación. Sin embargo, su uso en la toma de decisiones clínicas es limitado y su aplicación en el campo de anestesiología es desconocido.

Objetivo:

Evaluar el razonamiento básico, clínico y la capacidad de aprendizaje de ChatGPT en una prueba de rendimiento sobre temas generales y específicos de anestesiología.

Métodos:

Se llevó a cabo una evaluación dividida en tres fases. Se valoraron conocimientos básicos de anestesiología en la primera fase, seguida de una revisión del manejo de vía aérea difícil y, finalmente, se midió la toma de decisiones en diez casos clínicos. La segunda y tercera fases se realizaron antes y después de alimentar a ChatGPT con las guías de la Sociedad Americana de Anestesiólogos del manejo de la vía aérea difícil del 2022.

Resultados:

ChatGPT obtuvo una tasa de acierto promedio del 65 % en la primera fase y del 48 % en la segunda fase. En los casos clínicos, obtuvo una concordancia del 20 %, una relevancia del 90 % y una tasa de error del 10 %. Posterior al aprendizaje, ChatGPT mejoró su tasa de acierto al 59 % en la segunda fase y aumentó la concordancia al 40 % en los casos clínicos.

Conclusiones:

ChatGPT demostró una precisión aceptable en la prueba de conocimientos básicos, una alta relevancia en el manejo de los casos clínicos específicos de vía aérea difícil y la capacidad de mejoría secundaria a un aprendizaje.

Palabras clave : ChatGPT; Inteligencia artificial; Anestesiología; Vía aérea difícil; Aprendizaje; Razonamiento; Toma de decisiones.

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