Diagnósticos digitales: el potencial de los modelos de lenguaje grandes en el reconocimiento de síntomas de enfermedades comunes
Autores: Gupta, Gaurav Kumar; Singh, Aditi; Manikandan, Sijo Valayakkad; Ehtesham, Abul
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Diagnósticos digitales: el potencial de los modelos de lenguaje grandes en el reconocimiento de síntomas de enfermedades comunes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Modelos de lenguaje grandes
Diagnósticos de salud
Síntomas basados en indicadores
Precisión diagnóstica
Capacidades de toma de decisiones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio tuvo como objetivo evaluar el potencial de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en el diagnóstico de salud, específicamente su capacidad para analizar indicaciones basadas en síntomas y proporcionar diagnósticos precisos.
Descripción
Este estudio tuvo como objetivo evaluar el potencial de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en el diagnóstico de salud, específicamente su capacidad para analizar indicaciones basadas en síntomas y proporcionar diagnósticos precisos.