Un dermatólogo halla que GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1 aciertan menos cánceres de piel (42%) que una CNN de 2015 (62%)
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El dermatólogo Magnus Lynch comparó GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1 con Inception v3, una red convolucional de 2015 reentrenada con imágenes dermatológicas, en 200 lesiones cutáneas con diagnóstico histológico. La CNN acertó el diagnóstico principal en 125 casos (62%), frente a 84 y 85 de las dos LLM (42%). En un melanoma invasivo de menos de 0,8 mm, ambas LLM lo calificaron de queratosis seborreica y recomendaron dar de alta al paciente, mientras que la CNN lo identificó correctamente.
Qué significa
Los modelos de lenguaje generalistas no sustituyen a herramientas especializadas para evaluar lesiones cutáneas, porque en este test subestimaron melanomas y tendieron a clasificar como benignas lesiones peligrosas. Quien recurra a un chatbot para decidir si una lesión necesita revisión médica puede retrasar el diagnóstico de un cáncer de piel.
Fuentes originales
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