Efecto de las intervenciones basadas en la percepción en la aceptación pública del uso de modelos de lenguaje extenso en medicina

Debido a los rápidos avances en inteligencia artificial, los modelos de lenguaje extenso (LLM) se utilizan cada vez más en diversos entornos clínicos, como la clasificación de pacientes, el diagnóstico de enfermedades, la planificación de tratamientos y el autocontrol. A pesar de su potencial, el uso de los LLM sigue estando restringido en el ámbito sanitario debido a la falta de precisión, coherencia y transparencia, así como a preocupaciones éticas. Las percepciones públicas, como la utilidad percibida y los riesgos, desempeñan un papel crucial en la formación de las actitudes hacia la inteligencia artificial, que pueden facilitar o dificultar su adopción. Sin embargo, hasta donde sabemos, existe una falta de concienciación sobre las intervenciones basadas en las percepciones en la atención sanitaria, y ningún estudio previo ha examinado si las percepciones públicas influyen en la aceptabilidad de las aplicaciones médicas de los LLM. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo investigar las percepciones públicas sobre el uso de los LLM en medicina y si las intervenciones en las percepciones afectan a la aceptabilidad de las aplicaciones sanitarias de los LLM.