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Santiago Nogué Xarau, Montserrat Amigó Tadín, José Ríos Guillermo
OBJETIVO. La inteligencia artificial (IA) es una disciplina de la informática que se encarga de crear sistemas capaces de realizar tareas que se atribuyen a la inteligencia humana. El objetivo principal de este estudio ha sido evaluar las respuestas de algunas IA a preguntas del campo de la toxicología clínica (TC).
MATERIAL Y MÉTODOS. Se han valorado cuatro aplicaciones de IA: ChatGPT, Bing, LuzIA y Bard. Para evaluar sus conocimientos en TC se les formularon 30 preguntas sobre diversos aspectos de la TC. Cada pregunta ofrecía cinco opciones de respuesta, de las cuales sólo una era correcta. Se evaluó el acierto/error en la respuesta, así como si había apoyo bibliográfico. Si se detectaban respuestas erróneas, se reformuló la misma pregunta, pero utilizando otra forma de lenguaje para evaluar de nuevo la respuesta y ver si la misma era sensible a la calidad de la pregunta. Los datos se introdujeron en una base SPSS para su análisis estadístico. Se consideró significativo un valor de p < 0,05.
RESULTADOS. Los porcentajes de respuestas acertadas fueron del 70% (Bing), 67% (ChatGPT y LuzIA) y 57% (Bard), sin diferencias estadísticamente significativas. Al reformular las preguntas en los casos en los que la respuesta de la IA había sido errónea, los porcentajes de aciertos subieron en los cuatro sistemas, pero sin diferencias significativas. En sus respuestas, Bing ofreció el acceso directo a tres citas bibliográficas y Bard a cuatro, pero su presencia en PubMed era muy baja (7,2% y 0,85% respectivamente).
CONCLUSIONES. Los cuatro sistemas de IA han mostrado una capacidad de acierto en más del 50% de las preguntas formuladas de TC. No obstante, el soporte bibliográfico que proporcionan es escaso y de muy baja calidad.
BACKGROUND AND OBJECTIVE. Artificial intelligence (AI) is a branch of computer technology that develops systems able to perform tasks associated with human intelligence. The main objective of this study was to evaluate AI answers to questions related to clinical toxicology.
MATERIALS AND METHODS. We evaluated 4 AI applications: ChatGPT, Bing, LuzIA, and Bard. Thirty multiple-choice test questions in Spanish about various aspects of clinical toxicology were presented to the applications, and the answers were assessed. Each question included 5 possible answers, 1 of which was correct. In addition to correctness, we evaluated the bibliographic support each application provided. If the application gave an incorrect answer, we rephrased the question, presented it again, and reevaluated the new answer to detect whether question quality influenced performance. Data were recorded for analysis with SPSS.
The level of statistical significance was set at P < .05.
RESULTS. The scores achieved by the AI applications were as follows: Bing, 70%; ChatGPT and LuzIA, 67% each; and Bard, 57% (P > .05). The scores improved after the incorrect questions were rephrased, but the differences were not significant. Bing included direct access to 3 references per question and Bard to 4. However, only 7.2% and 0.85% of the references, respectively, were to PubMed-indexed sources.
CONCLUSIONS. All 4 AI applications were able to correctly answer more than half the questions about clinical toxicology. After rephrasing some questions, each system achieved more correct answers. The supporting references the applications provided were few and of poor quality.
