Los investigadores evaluaron modelos multimodales de lenguaje de última generación en tareas de evaluación de la alineación de imágenes médicas, que comprueba si dos exploraciones muestran la misma anatomía. El estudio concluyó que GPT‑6 logró una precisión superior al 85% en casi todos los escenarios de prueba. Los modelos de vanguardia más antiguos apenas superaron el azar, mientras que un modelo ajustado localmente obtuvo resultados similares a GPT‑6 en las tareas con las que se entrenó, pero tuvo dificultades en situaciones nuevas. Los autores sugieren que esta capacidad podría servir para realizar controles de calidad en los procesos de obtención de imágenes médicas.
Por qué importa
Los hospitales podrían usar modelos generalistas avanzados para automatizar los controles de calidad de las imágenes y reducir la dependencia de operadores especializados, que son escasos.
