Con el fin de visibilizar el trabajo en Investigación, ahora en nuestro sitio web, encontrarás papers publicados durante el primer semestre del 2025-1 de cada profesor ó profesora que a su vez son investigadores e investigadoras.
En esta oportunidad se publican investigaciones de Andrés Neyem, académico del Departamento Ciencia de la Computación – Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile e investigador del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA).
- “Performance of single-agent and multi-agent language models in Spanish language medical competency exams”.
Fernando R. Altermatt, Nicolas Sumonte, Marcelo Mendoza, Ignacio Villagran, Hector J. Lacassie and Andres Neyem*
Disponible: https://bmcmededuc.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12909-025-07250-3
Este estudio evalúa el desempeño de modelos de lenguaje como GPT-4o en contextos médicos en español, específicamente al responder preguntas del EUNACOM, el examen de licenciatura médica en Chile. Se analizan estrategias de agente único y multiagente en 21 especialidades médicas. - “Evaluating the Performance of Large Language Models on the CONACEM Anesthesiology Certification Exam: A Comparison with Human Participants”.
Fernando R. Altermatt, Nicolas Sumonte, Marcelo Mendoza, Ignacio Villagran, Hector J. Lacassie and Andrés Neyem*
Disponible: https://www.mdpi.com/2076-3417/15/11/6245
El estudio evalúa nueve modelos de lenguaje en el examen chileno de certificación en Anestesiología (CONACEM). GPT-o1 logró la mayor precisión (88,7 %). Los errores más comunes fueron de razonamiento y comprensión. Aunque los modelos muestran buen desempeño en recuerdo factual, presentan limitaciones en tareas cognitivas complejas. - “An Interface Design Method Based on Situation Awareness and Immersive Analytics for Augmented and Mixed Reality Decision Support Systems in Construction”.
Ernesto Pillajo, Claudio Mourgues, Vicente González and Andrés Neyem*
Disponible: https://www.mdpi.com/2076-3417/15/14/7820
Este estudio propone un método de diseño de interfaces para realidad aumentada y mixta, integrando conciencia situacional e inteligencia inmersiva. Aplicado en tareas simuladas de construcción, el método demostró ser efectivo al mejorar la conciencia situacional de los usuarios, sin diferencias significativas entre AR y MR. Ofrece una guía práctica para diseñar interfaces que optimicen la toma de decisiones en contextos dinámicos.
