Según el último Barómetro Sanitario, en la actualidad los pacientes madrileños esperan una media de 9,20 días para acceder a su médico de cabecera y un 24,5% de quienes intentan lograr una cita en su centro de salud deben esperar más de 11 días para conseguirlo. Aunque existe el sistema de urgencias que se puede ver colapsado fácilmente con este panorama, son muchos días cuando hablamos de una enfermedad o malestar. 

Ahora la Comunidad de Madrid ha puesto en marcha un plan para reducir este tiempo de espera: dar una cita con otro médico o pediatra, que no sean los de cabecera, aunque sí del mismo centro de salud cuando la espera supere los cuatro días. Un paciente pide cita y la aplicación implementada buscará huecos libres en las agendas de los diferentes médicos. 

En Genbeta

Casi todas las bajas médicas que se investigan son un fraude. Hay una buena explicación: solo se investigan cuando hay indicios de fraude

Cabe decir que esto ya se podía hacer acudiendo al centro de salud de forma presencial, pero el sistema con su app sanitaria no posibilitaba la opción. Hay colectivos que han criticado que no se ha avisado previamente de esta medida, como han explicado las sociedades científicas de Medicina Familiar y Comunitaria.

En Xataka Móvil

Conseguir cita en el médico enviando un WhatsApp: Madrid prepara una alternativa a su app de salud

Como recuerda 20 Minutos, el proyecto arrancó en fase piloto este verano en dos centros de Atención Primaria y se sumaron después otros 15 puntos asistenciales, aunque se prevé extenderlo a toda la región. El sistema incorpora en la aplicación sanitaria de los pacientes la posibilidad de buscar espacios libres en las agendas de otros médicos. 

Una medida que no ataja el problema real

Un grave problema que vive la Comunidad de Madrid es la falta de médicos como vienen advirtiendo muchos informes al respecto. La Asociación de Médicos y Titulares Superiores de Madrid explicaba en un informe publicado en abril que faltaban médicos en 194 centros de salud de Madrid y que en la práctica eso suponía que 764.000 pacientes no tienen médico asignado en Primaria. 

En Genbeta

Estoy de baja laboral y quiero salir a pasear o ir de viaje: esto es lo que dice la legislación española

"El 72,7% de estos centros de Atención Primaria (hay 267 en toda la región) llevan de dos meses hasta años sin contar con todas las consultas médicas al completo. La situación se complica al ver que existen 43 centros de salud madrileños con grave déficit de médicos de Familia y otros 81 con más del 20% de las plazas de Pediatría sin cubrir".

Imagen | Foto de National Cancer Institute en Unsplash

En Genbeta | La sanidad del País Vasco usará IA para hacer la tarea más tediosa de los médicos: un plan que tratará de humanizar la atención

Que las tecnologías de última generación, inteligencia artificial incluida, tienen mucho protagonismo en las guerras y conflictos armados de los últimos años no es nada nuevo. Desde Genbeta hemos ido cubriendo cómo la tecnología lograba un papel protagonista en la guerra entre Ucrania y Rusia desde la invasión del gigante euroasiático a su país vecino. 

Todo esto, al mismo tiempo que Palantir se ha logrado hacer una empresa multimillonaria rápidamente, en tiempos de guerras, masacres y genocidios y que el ejército estadounidense ha nombrado tenientes coroneles a directivos de Palantir, Meta y OpenAI. 

En Genbeta

Esta web recopila miles de modelos de IA que puedes usar gratis: así funciona FlowGPT

Hoy hay una novedad muy interesante. Ucrania está probando la inteligencia artificial para curar heridas a soldados en activo o ya jubilados. 

Concretamente, se ha hecho público que Ucrania ya está probando la fagoterapia guiada por IA, que selecciona virus para destruir bacterias resistentes a los antibióticos. Esta tecnología podría convertirse en un método más rápido, más barato y más accesible para el tratamiento de soldados y veteranos, antiguos soldados, heridos. 

Una técnica pionera

En qué consiste esta terapia. La Revista de Medicina y Salud Pública recuerda que esta terapia se lleva a cabo desde comienzos de este siglo, aunque es mucho más nuevo que sea la IA quien lo gestione. El objetivo es hacer frente "a la creciente resistencia a los antibióticos". La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha catalogado las resistencias a los antibióticos como una de las mayores amenazas para la salud global. Consiste en utilizar virus conocidos como bacteriófagos (fagos) para destruir bacterias sin afectar al organismo humano.

Se ignoró con la llegada de los medicamentos. Sin embargo, sí se mantuvo en pie en países del este de Europa. Según la mencionada fuente,  aunque fue abandonada en Occidente con la llegada de los antibióticos, sigue siendo una herramienta vigente en algunas regiones, como Europa del Este y Rusia. Con la emergencia de las superbacterias, la terapia con fagos ha recobrado relevancia, como incluso recoge el CSIC en España, y hoy en día es vista como una de las principales alternativas para enfrentar la resistencia bacteriana.

Qué es la fagoterapia mediante IA. Pues bien, Ucrania es ahora el primer país de Europa del Este es llevar esta técnica más allá y buscar su implantación pero guiado el tratamiento por una IA con una tecnología que selecciona virus para destruir bacterias resistentes a los antibióticos. De acuerdo con el Ministerio de Salud: 

"Esta tecnología utiliza inteligencia artificial para seleccionar virus capaces de atacar bacterias resistentes a los antibióticos. La innovación resulta muy prometedora para el tratamiento del personal militar y los veteranos ucranianos con lesiones graves, al proporcionar una alternativa más rápida, accesible y rentable a los métodos de tratamiento convencionales".

Más rapidez en tiempos de más heridos y enfermos. Desgraciadamente, las guerras lo que crean son muertes y muchas más personas enfermas y esta IA lo que pretende es agilizar este proceso médico. "Podría convertirse en un método de tratamiento más rápido y accesible para militares y veteranos heridos", como informó el Ministerio de Salud de Ucrania y recoge UNN (Ukrainian National News). 

La apuesta de Ucrania por la tecnología en el sector salud. La Estrategia de Desarrollo de la Innovación Digital de Ucrania hasta 2030, WINWIN, define 14 áreas prioritarias, entre las que se incluyen MedTech (tecnologías médicas), BioTech (biotecnologías) e IA (inteligencia artificial). Su objetivo es atraer inversiones en sectores de alta tecnología y agilizar procesos. 

En Genbeta

Aunque la IA es brillante haciendo exámenes de medicina, su efectividad cae como médico. El problema está en el factor humano

IA también en la gestión del gobierno. Además, otra novedad de este semana, es el acuerdo entre el Gobierno de Ucrania y la empresa ElevenLabs.  Varios ministerios de Ucrania, entre ellos los de Salud, Educación, Economía y Asuntos Exteriores, están explorando el potencial de la IA para mejorar la eficiencia y la accesibilidad de los servicios. 

Cómo se usará la IA de ElevenLabs. El Ministerio de Educación está desarrollando «Mriia», una aplicación diseñada para proporcionar tutores personalizados de IA que se adaptan al ritmo de aprendizaje de cada estudiante. Asimismo, el Ministerio de Economía está incorporando agentes de IA en «Obriy», una plataforma que apoya a las empresas y recopila la opinión pública. En el sector sanitario, se está utilizando la tecnología del habla para agilizar las tareas administrativas y mejorar la accesibilidad a los servicios. 

La tecnología en más áreas de la salud en Ucrania. Hace ahora un año, la Agencia de Naciones Unidas Desarrollo, o UNDP, publicaba una novedad del momento: el Ministro de Salud, Viktor Liashko, anunciaba nuevos proyectos digitales para la modernización de los servicios médicos. Estos incluyeron soluciones electrónicas para el seguimiento de la circulación de cannabis medicinal en Ucrania, recetas electrónicas para ayudas de rehabilitación, informes médicos electrónicos para el proceso de adopción y para las solicitudes de licencia de conducir, nuevos módulos para el sistema de gestión de inventario de medicamentos y productos médicos (eStock), una lista de espera electrónica para endoprótesis y el lanzamiento de nuevos sistemas y registros.

Imagen | Foto de Nathan Gubler en Unsplash

En Genbeta | China está obsesionada con 'revivir a los muertos' usando inteligencia artificial. Esta app gratis logra crear retratos vivientes

En Genbeta | Si quieres aprender inteligencia artificial desde casa, estos 13 cursos son a los que yo me apuntaría

En 2016, Geoffrey Hinton, uno de los padres de la inteligencia artificial moderna y ganador del premio Turing, lanzó una advertencia lapidaria: "la gente debería dejar de formarse como radiólogos ya". La lógica en este caso no parecía tener dudas: la radiología se basa en la búsqueda de patrones en imágenes, y entonces la IA podría detectarlas rápidamente y de manera muy precisa. Pero no podía estar más equivocado. 

El presente. Si miramos en el mercado laboral actual diez años después, la realidad es tozudamente distinta. La demanda de radiólogos humanos no para de aumentar y en algunos países también se acompaña de un aumento considerable de sus salarios para hacer los lugares de trabajo mucho más atractivos. 

De esta manera, lejos de ser el canario en la mina del desempleo tecnológico, la radiología se ha convertido en un fascinante caso de estudio sobre por qué la IA no reemplaza a trabajadores de manera completa, sino que puede llegar a transformar ese puesto. 

En Genbeta

Corea del Sur es uno de los países con más estrés del mundo. Una de las soluciones está siendo la semana laboral de cuatro días

La IA es una realidad. Es innegable que la IA no ha aterrizado en el campo de la radiología con mucha fuerza. Modelos como CheXNet, lanzado en 2017, demostraban ya una gran precisión a la hora de analizar imágenes radiológicas. Desde entonces son muchas las herramientas que han ido llegando. 

Como recogió la propiedad FDA, en Estados Unidos el número de dispositivos médicos con IA aprobados ha crecido de manera exponencial. Y la radiología es la protagonista dentro de la medicina, ya que en 2024 el 78% de todos estos dispositivos estaban destinados a la especialidad de radiología. Y es que ahora mismo hay más de 700 modelos de IA para radiología aprobados por la FDA, que abarcan desde la detección de ictus hasta el cáncer de pulmón, la predicción de Hinton parecía encaminada a cumplirse. Sin embargo, los datos del mercado laboral no le terminaron dando la razón.

Número de plazas. En 2025, los programas centrados en la radiología diagnóstica en Estados Unidos ofrecieron un récord de 1.208 plazas, y casi todas se subieron, lo que indica una gran demanda. Lo mismo ocurre en España, donde la especialidad de 'Radiodiagnóstico' para el MIR 2026 cuenta con 315 plazas disponibles, que ya supone un aumento con respecto a la convocatoria anterior con 305 plazas y en 2023 287 plazas. 

Esto nos hace preguntarnos algo muy sencillo: ¿por qué una especialidad que estaba condenada a 'morir' por culpa de la IA cada vez necesita de más personal? La respuesta está en que no sabemos exactamente lo que hace un radiólogo a día de hoy. 

Mucho más que ver radiografías. Un radiólogo se puede concebir en la sociedad como un médico que se dedica a estar delante de una pantalla de un ordenador viendo imágenes todo el rato e ir a hacer radiografías simplemente dándole a un botón en la máquina. Pero esta no es para nada la realidad. 

Aunque hay una buena parte de trabajo centrado en informar sobre las imágenes que se obtienen en TAC, resonancia u otras pruebas de imagen, la verdad es que en los últimos años están ganando mucha presencia en la intervención. A través de la radiología intervencionista, estos especialistas están realizando procedimientos mínimamente invasivos para embolsar tumores, tratar obstrucciones en una arteria o vena o drenar sistemas obstruidos como un riñón. Incluso en situaciones de emergencia también pueden ser vitales para embolsar un vaso sanguíneo que está sangrando. 

Y lo mejor de todo siempre es que se hace con una simple incisión muy pequeña, por donde entran por ejemplo con un catéter y siempre guiados por ecografía o TAC. El hecho de ser mínimamente invasivos hace que las posibilidades de complicaciones se vean reducidas, así como tener una recuperación mucho más rápida. 

Y es que hacer la típica cirugía abierta donde se hace una gran incisión en la piel y se ven todas las vísceras expuestas a las condiciones de hipotermia del quirófano no es lo mejor para la respuesta inflamatoria que se genera. Y aquí los radiólogos tienen mucho que decir. 

Obviamente, también entra en juego otras tareas como por ejemplo la docencia a residentes o en las facultades de medicina, así como las consultas con otros servicios o la supervisión de nuevos estudios científicos. 

Del benchmark a la consulta. Aunque a priori el modelo de IA puede superar a un humano en una prueba de rendimiento estandarizada, su eficacia se desploma en las caóticas condiciones de un hospital real o cuando la imagen cambia ligeramente a las que ella ha estudiado antes. Esto ocurre porque los modelos se entrenan con datos masivos pero muy filtrados. Las imágenes ene este caso son míticas y los diagnósticos son inequívocos. Pero en el mundo real el paciente se puede haber movido un poco, tener artefactos que confunden, como por ejemplo una grapa quirúrgica que se confunde con una hemorragia.

Un ejemplo histórico ilustra este fracaso. En los 90, los sistemas de "diagnóstico asistido por ordenador" (CAD) para mamografías fueron aprobados con gran fanfarria. Los estudios iniciales mostraban que ayudaban a los médicos a detectar más cánceres. Sin embargo, estudios clínicos a gran escala demostraron más tarde que, si bien los médicos que usaban CAD realizaban un 20% más de biopsias, no encontraban más casos de cáncer. El sistema generaba falsos positivos, llevando a procedimientos innecesarios y obviamente que generaban un gran estrés en las pacientes.

Los seguros. En países como Estados Unidos podemos ver cómo los médicos tratan de cubrirse muy bien sus espaldas porque la verdad es que históricamente se ha visto como los pacientes denuncian rápidamente y pueden conseguir indemnizaciones millonarias. En este caso, las aseguradoras todavía temen que un solo error en el algoritmo de las IA puedan afectar a miles de pacientes a la vez y esto genere una ola de indemnizaciones catastróficas. 

Por ello, muchas pólizas incluyen cláusulas de "Exclusión Absoluta de IA", que especifican que la cobertura solo se aplica a diagnósticos revisados y firmados por un médico licenciado. Sin seguro, ningún hospital se arriesgará a dejar que un algoritmo tome la decisión final.

Paradoja de Jevons. Finalmente, la historia nos enseña que abaratar o acelerar una tarea a menudo conduce a que hagamos más de ella, un fenómeno conocido como la paradoja de Jevons. En la década de los 2000, la digitalización de la radiología (pasando de las placas físicas a los sistemas digitales) aumentó la productividad de los radiólogos hasta en un 98% para ciertos tipos de pruebas diagnósticas.

En Genbeta

Entrenó a una IA para que hiciera su trabajo y al final le quitó el puesto. Nadie esperaba que la IA fuera un desastre

Ante este dato, todo podría hacer pensar que comenzaron a despedirse a los radiólogos, pero la realidad es que ocurrió todo lo contrario, ya que los médicos al ver que las pruebas de imagen comenzaban a llegar antes, pues la pedían en una mayor cantidad. 

Con la IA podría ocurrir lo mismo. Si los algoritmos permiten a los radiólogos interpretar un TAC en la mitad de tiempo, el resultado probable no será que trabajen media jornada, sino que la demanda de TACs aumente para aprovechar esa nueva eficiencia. Aunque en este caso también interviene el hecho del tiempo que pasa el paciente en la máquina. 

Extrapolable. En este caso de IA en el mercado laboral, la verdad que podemos sacar un conocimiento muy claro para otros mercados donde vemos esta amenaza en el día a día, como por ejemplo en el mundo de los programadores. ¿Provocará despidos si se integra la IA? Este ejemplo nos dice que no tiene por qué llegarse a ese extremo porque la demanda de necesidades irá aumentando porque si una empresa desarrolla una app puede que con la IA puedan llevar dos hacia adelante. 

Vía | Work in Progress

Imágenes | National Cancer Institute 

En Genbeta | La amenaza de despidos provocados por la IA se está usando para forzar a los trabajadores a aceptar peores condiciones laborales 

Hace años que hay estudios que evidencian que la inteligencia artificial brilla en medicina, al menos sobre el papel: ya hemos visto que alcanza el sobresaliente en el MIR de 2025 o que GPT-4 vence a los médicos a la hora de diagnosticar enfermedades. Pero como paciente, de tu profesional de la medicina esperas algo más que un sobresaliente en una prueba.

Al fin y al cabo, la carrera de medicina tiene una extensa base teórica, pero también una dilatada parte de práctica: no sirve de nada que te sepas todos y cada uno de los huesos del cuerpo y luego te desmayes al ver sangre. Y aquí la inteligencia artificial se marea, según un estudio reciente de la Universidad de Oxford.

Los chatbots IA de salud pueden ser el nuevo teléfono estropeado

Así, el paper concluye que aunque los modelos de lenguaje grande (LLM) son capaces de identificar correctamente el 94,9% de condiciones relevantes en los escenarios de prueba por sí solos, cuando hay humanos usando esos mismos LLM para el diagnóstico de esos mismos casos, el porcentaje de identificación de esas condiciones descendía por debajo del 34,5%. Es más, esas mismas personas eran capaces de autodiagnosticarse mejor usando métodos de toda la vida que normalmente emplearían en casa.

El quid de la cuestión que plantea el equipo de investigación de la universidad británica es resaltar la idoneidad o no de usar IA para el asesoramiento médico y qué criterios se emplean para evaluar la implantación de chatbots.

El estudio. En la investigación liderada por el Dr. Adam Mahdi participaron 1.298 personas que simularon ser pacientes ante un LLM. Su objetivo era descubrir su dolencia y qué nivel de atención requerían, desde el autocuidado hasta llamar a una ambulancia. Cada persona recibió un escenario detallado de dolencias como el resfriado común o la neumonía, así como más contexto personal de su vida e historial médico.

Para el estudio usaron tres modelos: el popular GPT-4o, Llama 3 por ser de código abierto y Command R+. A partir de aquí, cada persona debía interactuar al menos una vez con el modelo para ofrecer los datos proporcionado: debían averiguar su diagnóstico y qué hacer después. Asimismo, había un equipo médico detrás encargado de determinar la acción correspondiente adecuada a cada escenario.

En Genbeta

Siete prompts de ChatGPT que te ayudarán a ahorrar muchísimo tiempo en tu día a día

Maldito factor humano. Con una herramienta con tanto potencial para el diagnóstico cabría esperar que fuera pan comido, pero no. Entre las causas del estrepitoso descenso en la efectividad se encuentran proporcionar información incompleta, como por ejemplo omitir la localización, severidad y frecuencia del dolor. Pero aunque los modelos ofrecieran la información correcta, la gente no siempre seguía las recomendaciones.

Como explica Nathalie Volkheimer, especialista en experiencia de usuario en el Instituto de Computación Renacentista de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill para Venture Beat, es un poco como los primeros días de las búsquedas en internet. "Como herramienta, los LLM requieren indicaciones escritas con cierto grado de calidad, especialmente si se espera una salida de calidad".

Asimismo, destaca que alguien con un dolor bestial no va a ofrecer buenos prompts. De hecho, profundiza en que los clínicos que tratan pacientes reciben formación sobre cómo preguntar e insistir, ya que a veces los pacientes omiten información bien porque no saben que es relevante o hasta por vergüenza. Concluye que la clave de todo está en la interacción humano - tecnología.

El estudio pone sobre la mesa una realidad que llama menos la atención que el titular de que una IA saca notazas en exámenes de medicina o derecho: se explora su base de conocimientos, pero no evaluamos cómo interactuará ese chatbot con personas reales. Para conseguir los mejores resultados con una inteligencia artificial hace falta usar buenos prompts pero la vida y la gente no los usa.

En Genbeta

La biblioteca de prompts de Anthropic es una joya para conseguir mejores resultados con cualquier inteligencia artificial

En pocas palabras: una cosa es aprobar un examen de conocimientos y otra saber desenvolverse con personas. Ahí es donde la IA se hunde, confundiéndose y ofreciendo respuestas equivocadas o inútiles. No ha sido entrenado para lidiar con  la ambigüedad o pedir aclaraciones. Y según las pruebas del equipo de Mahdi, tampoco usar la IA para evaluar a otra IA es una buena idea, ya que se entienden mejor. Hacen falta humanos, pero no todo el mundo tiene 1.300 personas para el rodaje.

En cualquier caso, la culpa no es del usuario. Igual que resulta frustrante hablar con Google Assistant, Siri, Alexa y los asistentes de voz en general para algo que no sean cuatro órdenes cortas y claras, el aspecto a mejorar advierte Volkheimer es la interacción con el modelo y las personas.

"Lo primero es preguntar por qué. Pero no un ‘por qué’ superficial: uno profundo, investigativo, específico, antropológico, psicológico. Ese es el punto de partida".

Resulta esencial entender a la audiencia, sus metas y la experiencia de usuario antes de desplegar un chatbot. De lo contrario el resultado serán respuestas genéricas y erróneas. No es casualidad que la gente odie a los chatbots: "no es porque los chatbots sean terribles o técnicamente defectuosos. Es porque lo que se les metió es malo" concluye la esxperta. Después de todo, quienes desarrollan la tecnología, información y procesos son personas, que tienen sus sesgos, suposiciones, defectos y también virtudes.

En Genbeta | Si quieres aprender inteligencia artificial desde casa, estos 13 cursos son a los que yo me apuntaría

Portada | Xataka con Freepik Pikaso

Un pediatra del Hospital Cruces de Bilbao ha sido, presuntamente amonestado, por trabajar fuera de su horario laboral y usar recursos públicos en esa actividad fuera de hora. El médico acompañó, en su hogar, a un niña de cuatro años que se estaba muriendo y a su familia, durante varios días del último mes, de acuerdo con la información hecha pública por medios como El Correo.

El médico, de nombre Jesús Sánchez Etxaniz, ha hablado respecto a esta amonestación y ha dicho que está "enfadado, rabioso y decepcionado".

En Genbeta

Esta mujer cuenta su experiencia teniendo más de un trabajo en España. El pago extra de impuestos y la burocracia son dos problemas

Él lleva 13 años trabajando con niños y niñas que están a punto de fallecer. Su especialidad es el ámbito de los cuidados paliativos pediátricos domiciliarios, según medios locales. El pediatra está ahora de baja laboral, tras el fallecimiento de la niña y este escándalo laboral y las autoridades afirman que no existe tal amonestación.

Qué explica el pediatra

El pediatra ha contado que dos enfermeras y él mismo, visitaban a la niña y a su familia por las noches. Sus superiores ya les habían advertido de que si tenían algún tipo de problema fuera del horario laboral, la Sanidad vasca no podía hacerse responsable, según las informaciones hechas públicas.

El pediatra ha decidido tomar una baja laboral y en unas declaraciones ha explicado que en su departamento, con la idea de que el horario se modificaría con el paso del tiempo, decidieron prolongar "de forma voluntaria" la asistencia a domicilio "más allá de nuestro horario oficial en los finales de vida" porque, explicó que la muerte de los niños no entiende de horas. Sobre su baja, afirma que quiere "recuperar energías y motivación para tratar de seguir haciendo lo que me gusta".

En Genbeta

El caos que viven los interinos de la Administración Pública en España: están en un limbo tras dos sentencias

El profesional ha usado su propio perfil de Facebook para explicar que él y su departamento llevan 13 años atendiendo a pacientes terminales "mañanas, tardes, noches y festivos" y explica que "nunca nos lo han reconocido como trabajo, a pesar de solicitarlo repetidamente". También alade que "al menos, hasta esta semana, nos daban una palmada en la espalda y miraban para otro lado. Nos dejaban hacer, bajo nuestra responsabilidad".

Y añade que "en las últimas 4 semanas hemos asistido al final de vida a una niña de 4 años. El control de síntomas ha sido complicado, y los aspectos emocionales que concurrian en esta familia más. Hemos acudido en varias ocasiones al domicilio de madrugada. Ha supuesto un desgaste para las 2 enfermeras, la psicóloga y los dos pediatras". Y explica que:

"Sorprendentemente, al día siguiente del fallecimiento nos amonestan nuestros superiores por "estar en la calle, con los recursos del hospital" a unas horas para las que no tenemos permiso. Y nos recuerdan que "si ocurre algo" no vamos a tener la cobertura legal del hospital".

Qué alega la Consejería

Por su parte, en Deia, el consejero de Salud del Gobierno vasco, Alberto Martínez, ha afirmado que el pediatra de cuidados paliativos que se encuentra de baja supuestamente por "haber sido amonestado" no ha sido objeto de ninguna advertencia por parte de Osakidetza (Sitio Vasco de Salud, en euskera), ni está sancionado.

En Genbeta

Nueva tanda de oposiciones para ser funcionario convocadas: algunas solo requieren la ESO para apuntarte

El consejero ha explicado que, le han informado de que una supervisión de enfermería comunicó, de forma preventiva que si iban a coger un coche, que lo avisaran previamente. Dice que es una advertencia de seguridad. Hay que tener en cuenta que amonestación, palabra que el propio pediatra ha usado, compartiendo su situación, se refiere a que un superior puede reprender en tono serio, sin la necesidad de que haya abierta una sanción o un aviso o expediente oficial.

Quejas por los horarios

La Asociación Echamos de Menos, que ya ha emitido una carta a la consejería de Salud del Gobierno vasco, ha explicado que la atención domiciliaria a los niños que están a punto de morir está operativa de lunes a viernes, de ocho de la mañana a tres de la tarde, por lo que este problema que han sufrido los tres profesionales no es un caso aislado.

En Genbeta

La subida del salario de tres millones de funcionarios da la razón a la Generación Z en España: mejor opositar que la privada

Este colectivo, que es una plataforma de asociaciones, organizaciones y personas preocupadas por los cuidados que recibimos en la etapa final de la vida, ha declarado que: "Los sanitarios que sostienen este sistema lo hacen sin medios, sin respaldo legal y a riesgo propio. Este caso debe marcar un antes y un después".

Lo que consideran es que no debe haber amonestación, sino una revisión de este servicio de cuidados a personas que están a punto de morir, en ese caso, menores de edad. En la Cadena Ser han dado una entrevista para denunciar la situación crítica de los cuidados paliativos en Euskadi y la falta de cobertura todo el día y todos los días de la semana para el cuidado de personas que están en estado terminal.

En Genbeta

La Generación Z en España prefiere ser funcionaria que trabajar en una empresa y tienen razón. En lo público se gana mucho más

También para denunciar el "castigo a quienes cuidan con humanidad", haciendo referencia a la situación de estos profesionales que acompañaban a la niña enferma y a sus familiares por las noches. No es la primera vez que estos colectivos protestan al respecto. Se pueden ver otras ocasiones en las que organizaciones que conforman Echamos de Menos alegan que los recursos son limitados en hospitales, centros de salud, domicilios y residencias para asegurar un tratamiento digno que alivie el sufrimiento físico y psíquico.

También Pedpal (Sociedad española de Cuidados Paliativos Pediátricos) lleva tiempo solicitando al Ministerio de Sanidad la promulgación de una ley que recoja el derecho a la asistencia Paliativa 24x7, como el propio pediatra ha dicho.

Imagen | Foto de Adhy Savala en Unsplash

En Genbeta | Esta web es una mina para encontrar teletrabajo: cientos de ofertas de empleo remoto perfectamente clasificadas

Este mes de diciembre se ha marcado sin duda por el gran caos generado en torno a Muface y la licitación fallada que 'condenaba' a 1,5 millones de funcionarios y beneficiarios a regresar a la sanidad pública. Si bien, el Gobierno ha apostado por mantener este modelo (pese a algunas diferencias dentro del ejecutivo) con una nueva licitación aprobada por el Consejo de Ministros que supone aumentar la prima un 33,5%.

La ministra portavoz, Pilar Alegría, ha comunicado en la rueda de prensa posterior al Consejo de Ministros esta nueva licitación que abarcará los años 2025, 2026 y 2027 con un coste de 4.478 millones de euros.

El Gobierno quiere salvar Muface con un aumento en la inversión

Este aumento en la dotación se hará de manera gradual. En 2025 aumentará un 19,37%, un 7,25% en 2026 y finalmente un 4,32% en 2027. Esto supone que la prima media por mutualista pasará desde los 1.032,12 euros en la actualidad a 1.262,28 euros en 2027.

Se introduce una subida lineal por tramos de edad. Esta es una de las novedades más importantes que se agrega en esta nueva licitación, haciendo que por las personas de mayor edad (y que suponen un mayor gasto) se pague más que por las personas jóvenes.

Este nuevo acuerdo llega tras un proceso en el que las propias compañías aseguradoras detrás de Muface informasen al Gobierno de las necesidades que tienen. Si bien, este informe concluyó que ni Asisa ni DKV habían aportado evidencias de los costes que esgrimían. Pero sí que han querido recoger esta discriminación en el pago de asegurados en función de su edad. Algo que justifican para adecuarse a la "realidad actual del mutualismo".

Durante estas últimas semanas hemos visto una gran presión sobre el Gobierno para poder mantener a Muface. CSIF ha convocado sendas manifestaciones, y los funcionarios amenazaban con huelgas en la administración, sino se renovaba el convenio. Todo por no pasar a una sanidad pública tensionada y saturada.

En Genbeta

Cómo saber el número de afiliación a la Seguridad Social desde internet

Ahora quedará por ver la respuesta de las compañías aseguradoras. Este nuevo convenio debe salir ahora a licitación para que se inscriban en el caso de que estén interesadas. Algo que de momento está por ver, ya que la última licitación debemos recordar que quedó completamente desierta. Si bien, el incremento propuesto es muy superior al de la primera licitación que aumentaba la prima un 17%.

Imágenes | Marcelo Leal

Vía | ElDiario.es

En Genbeta | Euríbor de la hipoteca: esta web te indica su valor actual y su evolución diaria para saber cuánto vas a pagar

En un reciente estudio clínico realizado por expertos de varios centros de investigación estadounidenses, se exploró el impacto de los 'grandes modelos de lenguaje' (o LLMs), como ChatGPT-4, en el proceso de diagnóstico médico.

Y los resultados han sido reveladores: los médicos que hicieron uso de la plataforma de OpenAI junto a sus recursos convencionales obtuvieron resultados sólo ligeramente mejores que los médicos que no tuvieron ningún acceso al bot...

...pero, para sorpresa de los investigadores, ChatGPT actuando de forma autónoma superó a ambos grupos de médicos.

¿Chatbots vs. médicos?

El estudio, que implicó a 50 médicos de diversas especialidades (medicina interna, medicina familiar y emergencias), asignó a los participantes a dos grupos: uno que utilizó un chatbot junto con herramientas tradicionales de apoyo al diagnóstico, y otro que usó únicamente recursos convencionales como bases de datos clínicas. Además, se evaluó el rendimiento del chatbot actuando de forma autónoma.

Así, el chatbot, utilizado en solitario, logró una puntuación media del 92% en un indicador que medía la precisión y calidad del razonamiento diagnóstico, superando tanto a los médicos con acceso a la herramienta (76%) como a aquellos sin ella (74%).

El sesgo humano y la subutilización de la IA

Una de las sorpresas más notables fue la resistencia de los médicos a aceptar diagnósticos alternativos sugeridos por el chatbot, incluso cuando estos eran más precisos. Según explicó el Dr. Adam Rodman, coautor del estudio y experto en medicina interna.

"No escuchaban a la inteligencia artificial cuando les decía cosas que contradecían sus propias ideas".

En Genbeta

"GPT-4 salvó la vida de mi perro": su dueño cuenta como la inteligencia artificial pudo diagnosticar lo que el veterinario no vio

Este hallazgo refleja un fenómeno bien documentado: el exceso de confianza de los médicos en sus propios juicios.

Otro aspecto crítico fue la forma en que los médicos interactuaron con el chatbot. Muchos lo trataron como un motor de búsqueda convencional, haciendo preguntas específicas en lugar de aprovechar su capacidad para analizar casos completos y ofrecer un razonamiento estructurado. Solo una minoría utilizó la herramienta para procesar toda la información clínica de forma integral.

El potencial desaprovechado de los modelos de IA

Los LLM han demostrado una capacidad sobresaliente para resolver problemas clínicos complejos, gracias a su entrenamiento en grandes volúmenes de datos y su habilidad para interpretar el lenguaje natural. En el estudio, el chatbot no sólo generó diagnósticos precisos, sino que también explicó detalladamente las razones que sustentaban sus conclusiones.

Esto sugiere que estas herramientas podrían convertirse en 'asistentes médicos' capaces de aportar segundas opiniones valiosas a la hora de complementar el criterio humano.

Sin embargo, para realizar este potencial, es fundamental capacitar a los profesionales en el uso efectivo de estas herramientas... y es que, entre las limitaciones del estudio, destaca el hecho de que los médicos participantes no recibieron capacitación específica en el uso del chatbot, lo que refleja su nivel de uso real por los profesionales médicos, pero también subestima el potencial real de la IA.

Precedentes en el uso de la IA en medicina

El uso de ordenadores para asistir en diagnósticos no es nuevo. Desde los años 70, los investigadores han desarrollado sistemas como INTERNIST-1, que intentaban replicar el razonamiento humano a través de códigos lógicos. Aunque estas iniciativas resultaron prometedoras, su adopción fue limitada debido a su gran complejidad y a la falta de confianza de los médicos.

Con la llegada de los LLM, el enfoque ha cambiado: estos sistemas no imitan directamente el razonamiento humano, sino que generan diagnósticos al predecir patrones lingüísticos con base en datos previos. Su interfaz conversacional, fácil de usar, ha transformado la manera en que los médicos pueden interactuar con su ordenador.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Genbeta | Han retado a ChatGPT a hacer exámenes muy difíciles de medicina y abogacía. La IA aprueba en segundos

Aunque ChatGPT llegó a nuestras vidas como una revolución, hasta el mismo Sam Altman ha reconocido que las versiones GPT-3 o GPT-4 "apestan un poco" en comparación a lo que realmente tiene que llegar con cada nueva versión.

Ahora tenemos Open AI o1 desde hace una semana, un nuevo modelo lingüístico que razona las respuestas y que, por el momento, está disponible como versión preliminar para los suscriptores de pago de ChatGPT. Como explica la propia empresa en la web o en redes sociales:

En Genbeta

En cuatro años "no habrá necesidad de programadores humanos", según el creador de Stable Diffusion: la IA los habrá sustituido

Hemos desarrollado una nueva serie de modelos de IA diseñados para pasar más tiempo pensando antes de responder. Puede razonar sobre tareas complejas y resolver problemas más difíciles que los modelos anteriores en ciencia, código y matemáticas».

En Genbeta

Mientras nos preguntamos si la IA destruirá nuestros empleos, ya hay un grupo que lo está experimentando en sus propias carnes

En definitiva, la ventaja añadida sobre lo que existía es que se puede seguir el progreso de sus distintas reflexiones, lo que permite comprender cómo la IA llega a sus conclusiones.

Mucho se ha hablado de cómo la IA puede reemplazar puestos de trabajo en muchos ámbitos e incluso hay empresas que ya lo están haciendo, con mayor o menos éxito en sus resultados. Ahora, como recoge Jeux Video, podría sustituir tareas propias de profesionales científicos y del sector de la salud.

Especializado en ciencias naturales varias

Según lo que se ha podido comprobar por ahora de este nuevo modelo de IA, los problemas de química y biología están entre sus especialidades, lo que bien podría hacer que la IA de OpenAI fuera útil en el campo de la medicina, para la investigación e incluso para hacer diagnósticos.

La empresa también ha publicado una serie de vídeos, uno de los cuales analiza el potencial de OpenAI o1 en el campo de la genética.

Por lo que se ha podido comprobar hasta el momento es que la nueva versión de la IA de OpenAI tiene "potentes capacidades de razonamiento", aunque sigue expresándose como un programa informático. De todos modos, si partimos de la base de que aún está en sus primeras fases, podría resultar muy interesante en el futuro.

En Genbeta

ChatGPT ahora tiene impresionantes capacidades. Tantas, que incluso puede acabar clonándote la voz sin que se lo pidas

Por ahora, su objetivo es poder ser útil en la resolución de problemas matemáticos avanzados, GPT o1 también promete ser una poderosa herramienta para entender cuestiones de programación. Según información de la propia empresa, en un examen clasificatorio para la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO), GPT-4o sólo resolvió correctamente el 13% de los problemas, mientras que el modelo de razonamiento nuevo obtuvo un 83% de resultados.

Valoraciones positivas

Los problemas de química y biología también están entre sus especialidades, lo que bien podría hacer que la IA de OpenAI sea útil en el campo de la medicina, para la investigación o incluso para hacer diagnósticos.

Según la propia empresa, sus capacidades de razonamiento mejoradas pueden ser especialmente útiles si te enfrentas a problemas complejos en ciencia, codificación, matemáticas y campos similares. Por ejemplo, los investigadores sanitarios pueden utilizar o1 para anotar datos de secuenciación celular, los físicos para generar complicadas fórmulas matemáticas necesarias para la óptica cuántica y los desarrolladores de todos los campos para crear y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos.

En Genbeta

Los detectores de textos creados con ChatGPT detectan como artificial el contenido creado por hablantes no nativos de inglés

Desde el prestigioso MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) en su publicación Technology Review han afirmado que "las pruebas de OpenAI apuntan a un éxito rotundo". El  modelo está entrenado para responder a preguntas de nivel de doctorado en materias que van desde la astrofísica a la química orgánica. "Hasta ahora, la mayor parte de los  avances en LLM se basaban en el lenguaje. Este nuevo modelo entra en el  ámbito del razonamiento complejo, con implicaciones para la física, la  codificación y mucho más".

Imagen | Foto de Marcelo Leal en Unsplash

En Genbeta | Este  vídeo confunde a millones de personas por una razón: no es real. Hace  un año nos reíamos de la IA de Will Smith comiendo pasta

Llega ahora un momento clave para cualquier persona que quiera estudiar una carrera universitaria: comenzar con aquella que no solo le vaya a gustar para que los estudios no sean un infierno, sino también que vaya a reportar buenos rendimientos en el futuro.

Hace unos meses se realizaron las pruebas de acceso a la universidad y pronto arrancan los cursos escolares. También para la gente de Bachillerato que tiene que comenzar a definir cuál será su profesión de futuro.

En Genbeta

La generación Z ha perdido el interés que los milenials tenían por trabajar en Google y las grandes tech, según este estudio

Una información de gran utilidad para ello es el Ranking CYD que ofrece información muy completa de las universidades españolas (enseñanza y aprendizaje, transferencia de conocimiento, internacionalización, contribución al desarrollo regional e inserción laboral) y conocer qué profesiones reportan mejores beneficios pocos años después de graduarse.

Inserción laboral en España para los recién graduados

Para dar a conocer algunos datos de empleabilidad de los diferentes  ámbitos de estudio, el Ranking CYD 2024 presenta como novedad el informe de inserción laboral, a través del que se puede obtener, en los 30 ámbitos de conocimiento  analizados, la tasa de afiliación en la Seguridad Social y el salario  bruto medio anual de los graduados universitarios a los 4 años  de graduarse.

En concreto, el Ranking CYD analiza en su nueva edición 30 ámbitos de  conocimiento, que agrupan a 3.407 titulaciones de 81 universidades, lo  que representa el 91% de las 89 universidades activas que imparten  enseñanzas de grado incluidas en el RUCT (Registro de Universidades,  Centros y Títulos).

A los 4 años de graduarse, los cinco ámbitos que presentan un mayor  número de altas por contratos por cuenta ajena en la Seguridad Social  son: Medicina (92%), Enfermería (91,1%), Ingeniería Informática (87,7%), Ingeniería Eléctrica (86,5%) y Farmacia (86,3%).

Lo que más estudia la Gen Z española

El test muestra como los ámbitos vinculados a las STEM (ciencia,  tecnología, ingeniería y matemáticas), son los que gozan de mayor tasa  de ocupación. A pesar de ello, en nuestro país se observa un porcentaje  inferior de egresados universitarios en estas titulaciones (18,8%)  respecto a la media del contexto europeo (25,1%).

En Genbeta

Casi un millón de jóvenes en España son 'ninis': la Generación Z que ni estudia ni trabaja tiene quien defienda su decisión

Los  ámbitos de estudio con más titulados de grado en España son negocios,  administración y derecho (19,7%), salud y servicios sociales (17,7%) y educación (15,7%). En España y a los cuatro años de graduarse, el  promedio de contratación por cuenta ajena de los titulados  universitarios es del 78,2%.

Las carreras mejor y peor pagadas tras 4 años en activo

Medicina, Ingeniería Informática y enfermería son las 3 carreras cuyos estudiantes reciben mejores sueldos a los 4 años de haberse graduado. 39.377 euros de media anuales en el caso de los y las médicos; 34.207 de media anual en el caso de las personas expertas en ingeniería informática; y 34.199 euros de media en el caso de quienes estudiaron enfermería.

Tras esto encontramos matemáticas, varias ingenierías como eléctrica o mecánica y farmacia. Para meternos a gente con buenos sueldos en la rama de las ciencias sociales hay que esperar al puesto 12º con los profesionales de las ciencias políticas que reciben 29.092 euros de media de salario anual.

En Genbeta

Esta líder compara su juventud con la Generación-Z: "Estaba dispuesta a trabajar gratis, a cualquier hora. No pensaba en viajar"

En el lado contrario, entre los estudios analizados, tenemos periodismo, cuyos profesionales reciben una media de 23.380 euros de sueldo anual, seguidos de ingenieros de la tierra, fisioterapeutas y personas que han estudiado educación.

Además, como se puede ver en el gráfico, los estudiantes de medicina son los que más porcentaje presentan de gente ganando más de 36.000 euros anuales cuatro años después de acabar la carrera. Casi el 80% de personas que han estudiado esta carrera tienen empleo con estos sueldos cuando son recién graduados. Les siguen los estudiantes de ingeniería de organización industrial, ingeniería de computadores, náutica y transporte marítimo y la gente que se ha formado en ingeniería electrónica.

Por el contrario encontramos que las personas que estudian arqueología tienen un porcentaje de salario por encima de los 36.000 casi escaso en los cuatro años siguientes a su graduación: cerca de 0 personas ganan este dinero. Gestión hotelera, gestión de cultura, ciencias del mar y logopedia también presentan que muy pocos son los graduados que tienen un salario de la mencionada cantida tras acabar la universidad.

Otras como pedagogía, turismo, periodismo, diseño, bellas artes y biología también presentan muy bajos niveles de salarios, al menos en los primeros años profesionales, que es lo que se ha estudiado en este informe.

Vía | Jon González en X y estudio original

Imagen | Foto de Mikael Kristenson en Unsplash

La inteligencia artificial tiene muchos usos, y cada vez se descubren más posibilidades gracias sobre todo a ChatGPT que ha extendido su uso a aquellos usuarios más básicos. Pero aunque se puede usar en un primer momento para poder crear documentos para el trabajo del instituto o incluso crear una dieta, también puede tener aplicaciones muy interesantes en la medicina.

Y esto precisamente es lo que ha relatado un usuario en su cuenta de Twitter, donde afirma que GPT-4 ha salvado la vida de su perro. Con GPT-4 OpenAI ha mejorado mucho su inteligencia artificial al comprender mucho mejor el lenguaje natural de los humanos, así como dar opción a gran variedad de respuestas.

ChatGPT actúa como médico al diagnosticar a este perro

La historia comienza con el diagnóstico a un perro de una enfermedad trasmitida por garrapatas, y para el cual se comenzó a administrar un tratamiento con el objetivo de curar la anemia que le estaba generando, y viendo algunas mejoras. Pero con el paso de los días el perro comenzó a empeorar, y las pruebas mostraban una anemia mucho más grave aunque sin presencia de enfermedades por garrapatas.

#GPT4 saved my dog's life.

After my dog got diagnosed with a tick-borne disease, the vet started her on the proper treatment, and despite a serious anemia, her condition seemed to be improving relatively well.

After a few days however, things took a turn for the worse 1/

— Cooper (@peakcooper) March 25, 2023

En este momento el veterinario no sabía que estaba ocurriendo en el organismo del perro para que se produjeran esa anemia, ofreciendo como única solución el hecho de esperar para saber que pasaba. Pero su dueño no estaba dispuesto a esperar mientras su perro comenzaba a empeorar, y decidió antes de buscar una segunda opinión introducir con todo lujo de detalles lo que estaba ocurriendo al perro, junto a los resultados de la analítica sanguínea en ChatGPT. 

Y pese a que la respuesta comienza afirmando que no es un veterinario, analiza todos los datos introducidos como los valores de las analíticas. Al final de todo esto se ofrecen diferentes diagnósticos, y cuando se pide desarrollarlos el dueño se queda con una anemia hemolítica mediada por el sistema inmunológico (IMHA), es decir, autoinmune. Todo esto con la ayuda de GPT-4, ya que GPT-3.5 no podía ofrecer este tipo de respuestas.

Al segundo veterinario al que acudió, le planteó este posible diagnóstico. Tras ver que la clínica cuadraba, se centró en realizar un frotis sanguíneo donde observó granularidad en los eritrocitos que confirmó esta anemia hemolítica. A día de hoy el perro protagonista de esta historia está completamente sano, pero el usuario se plantea si el veterinario al que acudió en un primer punto era un incompetente o no tenía claro cómo podía continuar en el diagnóstico.

En Genbeta

ChatGPT-3.5 vs GPT-4: las principales diferencias entre los modelos de OpenAI, explicadas

Con este tipo de historias se puede ver que una inteligencia artificial bien entrenada va a poder ser de mucha ayuda en el campo de la medicina a la hora de realizar diagnósticos. Este usuario manifiesta que puede ofrecer los resultados a OpenAI para que realicen un entrenamiento exhaustivo.

Fotos | Rafael Juárez, Twitter

En Genbeta | Haz tu vida más fácil con estas 11 formas de usar ChatGPT en el día a día