Desempeño comparativo entre modelos de inteligencia artificial y médicos residentes en un examen clínico tipo ABIM

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Authors: César Adolfo Nieves Pérez, Federico Leopoldo Rodríguez Weber, M Obana, Juan Carlos Núñez Hernández, Alejandro Rivera Tapia, Alejandro Rojas Montaño, Axel Corona Deschamps, Enrique Juan Díaz Greene
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Abstract

ResumenEste estudio evaluó el desempeño académico de cuatro modelos de inteligencia artificial (ChatGPT-4, Gemini 2.5, Claude 3.7 y DeepSeek R1) y médicos residentes de Medicina Interna al resolver un examen clínico tipo ABIM.Se compararon los promedios de respuestas correctas entre grupos, considerando también la consistencia de sus resultados.Gemini 2.5 obtuvo el puntaje más alto (98.3%, DE = 1.76), seguido de Claude 3.7 (93.3%, DE = 2.11), ChatGPT-4 (92.7%, DE = 2.00) y DeepSeek R1 (90.7%, DE = 3.06).En contraste, los residentes alcanzaron un promedio significativamente menor (60.4%, DE = 12.04).Todas las IA superaron estadísticamente a los residentes; Gemini 2.5 mostró diferencias significativas frente a los otros modelos.Las menores desviaciones estándar en los modelos de IA indican una mayor consistencia en sus respuestas frente a la amplia variabilidad observada en el grupo humano.

Fields of Study & Subjects

Artificial Intelligence in Healthcare and Education Artificial Intelligence in Healthcare Clinical Reasoning and Diagnostic Skills

Publication details

Journal / source
Acta Médica Grupo Ángeles
Volume
24
Issue
2
Pages
118–124
Publication date
1 January 2026
Language
ES