Miércoles 28 de octubre de 2026 ·
Un modelo de imagen de 2015 supera a GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1 en diagnóstico de cáncer de piel
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El dermatólogo Magnus Lynch, del hospital Guy's de Londres, comparó el diagnóstico de 200 lesiones cutáneas confirmadas por biopsia, extraídas de la base de datos MILK10k. El modelo Inception v3 de 2015, reentrenado con 68.011 imágenes, acertó el diagnóstico principal en el 62% de los casos, frente al 42% de GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1. En melanomas, el modelo de 2015 acertó 13 de 30, frente a 8 y 11 de los generales, y GPT-6 Astra clasificó 75 lesiones como carcinoma basocelular, entre ellas 14 melanomas.
Qué significa
Sugiere que un modelo entrenado para imágenes médicas puede superar a chatbots generales en diagnóstico de piel, y que un chatbot potente no garantiza precisión clínica.
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