{"id":4185,"date":"2025-07-11T15:17:56","date_gmt":"2025-07-11T18:17:56","guid":{"rendered":"https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/?p=4185"},"modified":"2025-07-11T15:18:34","modified_gmt":"2025-07-11T18:18:34","slug":"marcelo-mendoza-y-andres-neyem-publican-dos-articulos-sobre-como-rinde-la-ia-en-examenes-de-certificacion-para-la-ejercer-salud-en-chile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/?p=4185","title":{"rendered":"Marcelo Mendoza y Andr\u00e9s Neyem publican dos art\u00edculos sobre c\u00f3mo rinde la IA en ex\u00e1menes de certificaci\u00f3n para ejercer la Salud en Chile"},"content":{"rendered":"\n<p>Dos estudios liderados por acad\u00e9micos UC e investigadores; <strong>Marcelo Mendoza <\/strong>(CENIA e IMFD) y <strong>Andr\u00e9s Neyem<\/strong> (CENIA), demostraron que modelos de<em> Inteligencia Artificial<\/em> lograron altos puntajes en dos pruebas clave del \u00e1rea de la salud en Chile: el EUNACOM, que rinden los m\u00e9dicos para ejercer en el pa\u00eds, y el CONACEM, que certifica a los anestesi\u00f3logos.<\/p>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan la nota publicada por el <a href=\"https:\/\/cenia.cl\/2025\/07\/08\/ia-rinde-examenes-medicos-en-chile\/\">Centro Nacional de Inteligencia Artificial<\/a> (CENIA) bajo la premisa: <em>\u00bfPuede la inteligencia artificial responder como un m\u00e9dico en un examen de certificaci\u00f3n profesional? <\/em><br>Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), un tipo de IA entrenado con grandes vol\u00famenes de datos, como GPT-4, ya han mostrado buenos resultados en pruebas de este tipo en ingl\u00e9s. Pero su desempe\u00f1o en espa\u00f1ol a\u00fan ten\u00eda escasa evidencia. Con este desaf\u00edo en mente, investigadores del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), junto a profesionales de la medicina, lideraron dos estudios pioneros que evaluaron estas tecnolog\u00edas en nuestro idioma, acercando su uso al contexto latinoamericano.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Ambas investigaciones fueron publicadas en las revistas&nbsp;&nbsp;<em>BMC Medical Education<\/em>&nbsp;y&nbsp;<em>Applied Sciences<\/em>&nbsp;y fueron realizadas por&nbsp;<strong>Fernando Altermatt<\/strong>&nbsp;(acad\u00e9mico de Medicina UC y director del Centro Interdisciplinario de Manejo del Dolor),&nbsp;<strong>Andr\u00e9s Neyem<\/strong>&nbsp;(acad\u00e9mico de Ingenier\u00eda UC e investigador de CENIA),&nbsp;<strong>Nicol\u00e1s Sumonte<\/strong>&nbsp;(ingeniero UC y doctorante afiliado a CENIA),&nbsp;<strong>Marcelo Mendoza<\/strong>&nbsp;(acad\u00e9mico de Ingenier\u00eda UC, investigador de CENIA e IMFD),&nbsp;<strong>Ignacio Villagr\u00e1n<\/strong>&nbsp;(acad\u00e9mico de Ciencias de la Salud UC) y&nbsp;<strong>H\u00e9ctor J. Lacassie<\/strong>&nbsp;(acad\u00e9mico de Medicina UC).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Un modelo de IA que responde el EUNACOM<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El primer estudio, titulado \u201cPerformance of single-agent and multi-agent language models in Spanish language medical competency exams\u201d (BMC Medical Education), evalu\u00f3 c\u00f3mo el modelo de IA, GPT-4 respond\u00eda m\u00e1s de mil preguntas del EUNACOM: &nbsp; el examen obligatorio para ejercer medicina en Chile y que abarca 21 especialidades m\u00e9dicas diferentes, desde medicina interna hasta cirug\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfC\u00f3mo lo hicieron? Los investigadores probaron dos estrategias para responder la prueba. La primera de ellas utiliza un solo modelo de IA, llamado agente \u00fanico, el que responde cada pregunta del test directamente, como lo har\u00eda un estudiante. La segunda, en tanto, llamada multiagente, consiste en varios sistemas de IA que trabajan juntos, enfoc\u00e1ndose cada modelo en una parte distinta del problema. As\u00ed, simulan un equipo de m\u00e9dicos con diferentes especialidades (cardi\u00f3logo, pediatra, etc.) que colaboran para ofrecer respuestas m\u00e1s completas y precisas.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfLos resultados? El multiagente (la IA que simula colaboraci\u00f3n m\u00e9dica grupal) logr\u00f3 un 89,97\u202f% de respuestas correctas en el examen, superando a la mayor\u00eda de los modelos de IA individuales (agente \u00fanico). Aunque algunos de estos \u00faltimos, tambi\u00e9n obtuvieron resultados s\u00f3lidos: entre 86% y 87,67\u202f%. \u201cEl mejor resultado del enfoque multiagente demuestra que cuando distintos modelos colaboran y asumen roles especializados, logran decisiones m\u00e1s precisas en casos complejos o propensos a errores\u201d, explican los autores. \u201cEsto podr\u00eda transformar el uso de IA en medicina al simular el razonamiento cl\u00ednico interdisciplinario de la pr\u00e1ctica real\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, advierten, esta precisi\u00f3n tiene un costo: mientras los modelos individuales responden en segundos con una sola consulta, los multiagente requieren en promedio 21 consultas y m\u00e1s de 3 minutos por pregunta, lo que podr\u00eda limitar su escalabilidad en hospitales y universidades por tema de costos econ\u00f3micos en implementaciones masivas. Por eso, plantean usar modelos multiagente solo en simulaciones cl\u00ednicas o casos complejos, y modelos individuales para ense\u00f1anza y preparaci\u00f3n de ex\u00e1menes, ya que son m\u00e1s r\u00e1pidos y requieren menos recursos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>IA en el examen de anestesiolog\u00eda<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El segundo estudio,&nbsp;<em>\u201cEvaluating the Performance of Large Language Models on the CONACEM Anesthesiology Certification Exam\u201d<\/em>&nbsp;(Applied Sciences), compar\u00f3 el desempe\u00f1o de nueve modelos de inteligencia artificial con el de anestesi\u00f3logos humanos en el examen oficial de certificaci\u00f3n de la especialidad.<\/p>\n\n\n\n<p>En esta prueba, el modelo GPT-o1 alcanz\u00f3 un 88,7\u202f% de respuestas correctas, a solo 1,3 puntos del mejor resultado humano (90\u202f%), y super\u00f3 por m\u00e1s de 28 puntos el promedio general obtenido por los estudiantes en el examen (60,64\u202f%).<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cLa relevancia de estos resultados se magnifica al considerar la naturaleza del examen CONACEM: una evaluaci\u00f3n que exige razonamiento cl\u00ednico complejo, decisiones en situaciones cr\u00edticas, farmacolog\u00eda avanzada y dominio del espa\u00f1ol m\u00e9dico especializado\u201d, se\u00f1alan los autores.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque los modelos de IA&nbsp; cerrados como GPT-o1 obtuvieron los mejores resultados, tambi\u00e9n destac\u00f3&nbsp;<strong>DeepSeek R1<\/strong>, un modelo de c\u00f3digo abierto (libre acceso), lo que permitir\u00eda usarlo directamente en hospitales y universidades sin depender de servicios externos. \u201cEsto es muy importante para lugares con pocos recursos o que deben proteger la privacidad de los datos m\u00e9dicos\u201d, indican.<\/p>\n\n\n\n<p>El an\u00e1lisis tambi\u00e9n mostr\u00f3 que las preguntas m\u00e1s dif\u00edciles para las personas tambi\u00e9n lo fueron para la IA. En particular, las que exigen razonamiento cl\u00ednico complejo, aunque en algunas, \u2014como las complicaciones de anestesia regional\u2014los m\u00e9dicos humanos tuvieron consistentemente mejores resultados.<\/p>\n\n\n\n<p>En conjunto, los estudios muestran que estos modelos de IA tienen gran potencial como&nbsp;<strong>asistentes educativos especializados<\/strong>, \u00fatiles para reforzar conceptos (por ejemplo, qu\u00e9 es una arritmia), preparar ex\u00e1menes (como el EUNACOM), simular casos cl\u00ednicos (ante situaciones de urgencia) y entregar retroalimentaci\u00f3n inmediata (corrigiendo respuestas y explicando por qu\u00e9 est\u00e1n bien o mal). Sin embargo, los autores advierten que su implementaci\u00f3n debe ser cuidadosa, estrat\u00e9gica y progresiva, siempre con&nbsp;<strong>supervisi\u00f3n humana experta<\/strong>, para asegurar la seguridad y eficacia en contextos cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Revisa las publicaciones aqu\u00ed:\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Performance of single-agent and multi-agent language models in Spanish language medical competency exams<\/strong><br>Disponible: <a href=\"https:\/\/bmcmededuc.biomedcentral.com\/articles\/10.1186\/s12909-025-07250-3\">https:\/\/bmcmededuc.biomedcentral.com\/articles\/10.1186\/s12909-025-07250-3<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Evaluating the Performance of Large Language Models on the CONACEM Anesthesiology Certification Exam: A Comparison with Human Participants\u00a0<\/strong><br>Disponible: <a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/2076-3417\/15\/11\/6245\">https:\/\/www.mdpi.com\/2076-3417\/15\/11\/6245<\/a><br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><em>Informaci\u00f3n period\u00edstica: Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA)<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"780\" src=\"https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Neyem-y-Mendoza-1024x780.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4187\" srcset=\"https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Neyem-y-Mendoza-1024x780.png 1024w, https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Neyem-y-Mendoza-300x229.png 300w, https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Neyem-y-Mendoza-768x585.png 768w, https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Neyem-y-Mendoza.png 1050w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dos estudios liderados por acad\u00e9micos UC e investigadores; Marcelo Mendoza (CENIA e IMFD) y Andr\u00e9s Neyem (CENIA), demostraron que modelos de Inteligencia Artificial lograron altos puntajes en dos pruebas clave del \u00e1rea de la salud en Chile: el EUNACOM, que rinden los m\u00e9dicos para ejercer en el pa\u00eds, y el CONACEM, que certifica a los anestesi\u00f3logos. Seg\u00fan la nota publicada por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) bajo la premisa: \u00bfPuede la inteligencia artificial responder como un m\u00e9dico en un examen de certificaci\u00f3n profesional? Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), un tipo de IA entrenado con grandes vol\u00famenes de datos, como GPT-4, ya han mostrado buenos resultados en pruebas de este tipo en ingl\u00e9s. Pero su desempe\u00f1o en espa\u00f1ol a\u00fan ten\u00eda escasa evidencia. Con este desaf\u00edo en mente, investigadores del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), junto a profesionales de la medicina, lideraron dos estudios pioneros que evaluaron estas tecnolog\u00edas en nuestro idioma, acercando su uso al contexto latinoamericano.\u00a0 Ambas investigaciones fueron publicadas en las revistas&nbsp;&nbsp;BMC Medical Education&nbsp;y&nbsp;Applied Sciences&nbsp;y fueron realizadas por&nbsp;Fernando Altermatt&nbsp;(acad\u00e9mico de Medicina UC y director del Centro Interdisciplinario de Manejo del Dolor),&nbsp;Andr\u00e9s Neyem&nbsp;(acad\u00e9mico de Ingenier\u00eda UC e investigador de CENIA),&nbsp;Nicol\u00e1s Sumonte&nbsp;(ingeniero UC y doctorante afiliado a CENIA),&nbsp;Marcelo Mendoza&nbsp;(acad\u00e9mico de Ingenier\u00eda UC, investigador de CENIA e IMFD),&nbsp;Ignacio Villagr\u00e1n&nbsp;(acad\u00e9mico de Ciencias de la Salud UC) y&nbsp;H\u00e9ctor J. Lacassie&nbsp;(acad\u00e9mico de Medicina UC). Un modelo de IA que responde el EUNACOM El primer estudio, titulado \u201cPerformance of single-agent and multi-agent language models in Spanish language medical competency exams\u201d (BMC Medical Education), evalu\u00f3 c\u00f3mo el modelo de IA, GPT-4 respond\u00eda m\u00e1s de mil preguntas del EUNACOM: &nbsp; el examen obligatorio para ejercer medicina en Chile y que abarca 21 especialidades m\u00e9dicas diferentes, desde medicina interna hasta cirug\u00eda. \u00bfC\u00f3mo lo hicieron? Los investigadores probaron dos estrategias para responder la prueba. La primera de ellas utiliza un solo modelo de IA, llamado agente \u00fanico, el que responde cada pregunta del test directamente, como lo har\u00eda un estudiante. La segunda, en tanto, llamada multiagente, consiste en varios sistemas de IA que trabajan juntos, enfoc\u00e1ndose cada modelo en una parte distinta del problema. As\u00ed, simulan un equipo de m\u00e9dicos con diferentes especialidades (cardi\u00f3logo, pediatra, etc.) que colaboran para ofrecer respuestas m\u00e1s completas y precisas. \u00bfLos resultados? El multiagente (la IA que simula colaboraci\u00f3n m\u00e9dica grupal) logr\u00f3 un 89,97\u202f% de respuestas correctas en el examen, superando a la mayor\u00eda de los modelos de IA individuales (agente \u00fanico). Aunque algunos de estos \u00faltimos, tambi\u00e9n obtuvieron resultados s\u00f3lidos: entre 86% y 87,67\u202f%. \u201cEl mejor resultado del enfoque multiagente demuestra que cuando distintos modelos colaboran y asumen roles especializados, logran decisiones m\u00e1s precisas en casos complejos o propensos a errores\u201d, explican los autores. \u201cEsto podr\u00eda transformar el uso de IA en medicina al simular el razonamiento cl\u00ednico interdisciplinario de la pr\u00e1ctica real\u201d. Sin embargo, advierten, esta precisi\u00f3n tiene un costo: mientras los modelos individuales responden en segundos con una sola consulta, los multiagente requieren en promedio 21 consultas y m\u00e1s de 3 minutos por pregunta, lo que podr\u00eda limitar su escalabilidad en hospitales y universidades por tema de costos econ\u00f3micos en implementaciones masivas. Por eso, plantean usar modelos multiagente solo en simulaciones cl\u00ednicas o casos complejos, y modelos individuales para ense\u00f1anza y preparaci\u00f3n de ex\u00e1menes, ya que son m\u00e1s r\u00e1pidos y requieren menos recursos. IA en el examen de anestesiolog\u00eda El segundo estudio,&nbsp;\u201cEvaluating the Performance of Large Language Models on the CONACEM Anesthesiology Certification Exam\u201d&nbsp;(Applied Sciences), compar\u00f3 el desempe\u00f1o de nueve modelos de inteligencia artificial con el de anestesi\u00f3logos humanos en el examen oficial de certificaci\u00f3n de la especialidad. 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En conjunto, los estudios muestran que estos modelos de IA tienen gran potencial como&nbsp;asistentes educativos especializados, \u00fatiles para reforzar conceptos (por ejemplo, qu\u00e9 es una arritmia), preparar ex\u00e1menes (como el EUNACOM), simular casos cl\u00ednicos (ante situaciones de urgencia) y entregar retroalimentaci\u00f3n inmediata (corrigiendo respuestas y explicando por qu\u00e9 est\u00e1n bien o mal). Sin embargo, los autores advierten que su implementaci\u00f3n debe ser cuidadosa, estrat\u00e9gica y progresiva, siempre con&nbsp;supervisi\u00f3n humana experta, para asegurar la seguridad y eficacia en contextos cl\u00ednicos. 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