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prima:No toda respuesta correcta para la IA es conocimiento

Aunque algunos modelos médicos actuales logren buenas puntuaciones en ciertas pruebas, estos resultados pueden ser engañosos, advierte Leonardo Valentín

6 de octubre de 2025 - 5:04 PM

Las opiniones expresadas en este artículo son únicamente del autor y no reflejan las opiniones y creencias de El Nuevo Día o sus afiliados.
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Aunque algunos modelos médicos actuales logren buenas puntuaciones en ciertas pruebas, estos resultados pueden ser engañosos, advierte Leonardo Valentín (Shutterstock)

La inteligencia artificial (IA) aplicada a diversos campos ha generado grandes expectativas. La medicina no es la excepción. Un estudio reciente dirigido por investigadores de Microsoft, revela que aunque los modelos de IA obtienen puntuaciones sobresalientes en pruebas estandarizadas en el campo de la medicina, esos resultados no necesariamente reflejan conocimiento real. Esto ha demostrado lo que pudiéramos llamar la evolución del sobreajuste (overfitting, en inglés). El sobreajuste clásico es cuando un modelo de IA es dependiente de la data que se usó para entrenar su algoritmo, lo que resulta en dificultad para enfrentar situaciones no contempladas en su programación.

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