ChatGPT Health muestra limitaciones y riesgos en evaluaciones médicas basadas en datos de Apple Watch

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ChatGPT Health muestra limitaciones y riesgos en evaluaciones médicas basadas en datos de Apple Watch

La integración de ChatGPT Health con datos de Apple Watch revela importantes limitaciones y riesgos en evaluaciones médicas automatizadas.

Descripción

Recientemente, ChatGPT Health se lanzó con integración a Apple Health y otros proveedores de datos, marcando un avance en el uso de inteligencia artificial en el ámbito de la salud. Sin embargo, una prueba realizada por el columnista de tecnología de The Washington Post puso en evidencia varias limitaciones y riesgos de confiar en esta tecnología para evaluaciones médicas personales. Cuando el periodista compartió 29 millones de pasos y 6 millones de latidos extraídos de su Apple Watch, solicitó una evaluación de su salud cardiovascular y recibió una calificación de F, lo que generó sorpresa y preocupación.

Este reporte mostró que las interpretaciones de ChatGPT estaban plagadas de errores, especialmente en relación con indicadores como el VO2 max, que Apple define como estimaciones y no datos precisos. Además, cambios en la frecuencia cardíaca tras la actualización del dispositivo, que no reflejaban verdaderas variaciones en la salud, fueron mal interpretados por la inteligencia artificial. La inconsistencia en las respuestas también fue notable, ya que en múltiples consultas la calificación fluctuó entre F, C y B, y en ocasiones olvidó datos personales importantes como género, edad o signos vitales recientes.

El uso de ChatGPT Health como fuente de conocimiento en salud resulta problemático, dado que puede ofrecer respuestas erróneas o inconsistentes que podrían afectar decisiones personales o médicas. Esta situación pone en evidencia la necesidad de un uso cauteloso y crítico de estas herramientas, especialmente al tratar información tan delicada como la salud. Mientras tanto, Apple se prepara para lanzar Health+, una plataforma basada en inteligencia artificial prevista para fin de año, que promete mayor precisión y fiabilidad en el análisis de datos de salud, en un contexto donde la confianza y la seguridad son prioridades máximas para la industria sanitaria.