#12 Pues si tienes curiosidad te lo pego como saben el diagnostico “correcto” segun gpt tras leer el Paper:
Sí. El estudio es “Performance of a large language model on the reasoning tasks of a physician”, publicado en Science el 30 de abril de 2026, por Peter G. Brodeur y colaboradores; la nota de Harvard/MedicalXpress lo resume como una comparación del LLM contra médicos en tareas de razonamiento clínico, incluyendo casos reales de urgencias y casos diagnósticos tipo NEJM.
La clave es esta: no “saben” el diagnóstico correcto porque el paciente lo diga al principio, sino porque comparan las respuestas contra un diagnóstico final de referencia, construido de forma distinta según el tipo de caso.
En los casos publicados de NEJM Clinicopathological Conferences, el “diagnóstico correcto” ya venía dado por el propio caso clínico publicado. Son casos docentes complejos donde al final se revela el diagnóstico definitivo. El modelo generaba un diagnóstico diferencial, y dos médicos internistas evaluaban si la lista contenía el diagnóstico objetivo usando la escala Bond Score, de 0 a 5: 5 si contenía el diagnóstico exacto, 0 si no había nada cercano. Las discrepancias entre evaluadores se resolvían por discusión.
En los casos reales de urgencias, hicieron algo más interesante: tomaron pacientes reales del historial electrónico, pero el modelo y los médicos comparados solo veían la información disponible en tres momentos del proceso: triaje, final de urgencias y admisión hospitalaria/UCI. Luego, para establecer el diagnóstico de referencia, dos médicos internistas revisaron retrospectivamente todo el expediente médico, incluyendo la evolución posterior y visitas de seguimiento, y registraron el diagnóstico final; si no coincidían, lo reconciliaban en persona.
Después, las respuestas de humanos y modelos se “cegaban”: extraían los diagnósticos propuestos, normalizaban acrónimos, los reducían a una lista de hasta cinco diagnósticos y los evaluadores no sabían si la… » ver todo el comentario
La tasa AROPE es el porcentaje de la población total que se encuentra en riesgo de pobreza o exclusión social. Es el principal indicador para el seguimiento del objetivo de ….
#11 Lo tienes explicado 5 comentarios antes que el tuyo.
Pero vamos, que si te crees que casi 1 de cada 3 niños en España son pobres, lo normal es que no sepas leer.
#8Si de media los alquileres se han contenido un 5%, en el caso de los alojamientos de menor tamaño (menos de 18 m2) la reducción ronda el 12,4%. El efecto va suavizándose a medida que aumenta la superficie de la vivienda, hasta "dejar de ser significativo" en las más amplias
No se yo si es extrapolable el sistema de alquileres de Paris a España.
#30 ChukNorris 
