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Cambios en las actitudes de los médicos de urgencias hacia la documentación basada en modelos de lenguaje extenso: un estudio previo y posterior a la implementación

Revista

Emergencing

Fecha de publicación

25 de noviembre de 2025

Sci Rep. 24 de noviembre de 2025; 15 (1): 40643. doi: 10.1038/s41598-025-24659-4.

Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden ayudar a los médicos a escribir notas médicas de manera más eficiente. Este estudio evalúa si el uso de un asistente de LLM para redactar notas de alta del departamento de emergencias puede reducir la carga de trabajo de los médicos y aborda las preocupaciones con respecto a la incorporación de la IA en la práctica médica. En nuestro estudio participaron ocho médicos de urgencias con una experiencia media de 12 años. Los encuestamos antes, publicamos 3 días y publicamos 5 semanas de su uso de LLM. Los resultados mostraron que las preocupaciones de los médicos sobre el uso de LLM disminuyeron significativamente y se mantuvieron bajas durante todo el período del estudio. Además, el uso del LLM redujo considerablemente la carga de trabajo percibida, y el tiempo necesario para escribir cada nota de alta se redujo en un tercio del tiempo original. Estos hallazgos demuestran que los médicos aceptan y se benefician fácilmente de los asistentes de LLM en su práctica diaria. Nuestro estudio proporciona la primera evidencia del mundo real de cómo las actitudes de los médicos hacia los asistentes de IA cambian con el tiempo en entornos clínicos, ofreciendo información valiosa sobre la implementación futura de herramientas de documentación basadas en LLM en la atención médica.

PubMed:41285993 | DOI:10,1038/s41598-025-24659-4

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El idioma original es este artículo es el inglés. Mediante el sistema de traducción automático de la IA de emergencing, el contenido se ha traducido al español. Esta es una traducción no supervisada por lo que puede que alguna parte del contenido no refleje con exactitud la publicación original del autor/autores.