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No me alegra decirlo, pero el antih\u00e9roe de Patricia Highsmith en <\/span>El talentoso Sr. Ripley<\/span><\/i> ya no necesitar\u00eda tener talento. Los avances de la IA generativa,<\/span> con su capacidad para crear videos cre\u00edbles de lo que sea, clonar voces y otro tipo de inventos pasables y cre\u00edbles<\/span> sin problemas,<\/span> le han quitado el arte al arte<\/span>.<\/span><\/p>\n Un nuevo trabajo de investigaci\u00f3n encabezado por un equipo de la Facultad de Medicina Icahn de Mount Sinai, Nueva York, ha presentado un perturbador argumento para que se vigile constantemente la amenaza de la evidencia m\u00e9dica \u201cdeepfake\u201d.<\/span><\/p>\n Los investigadores sometieron a un grupo de voluntarios de seis pa\u00edses, 17 radi\u00f3logos en actividad, a pruebas en las que se les ped\u00eda que distinguieran radiograf\u00edas reales de creaciones generadas por la IA, en un grupo de 264 im\u00e1genes. Los resultados no inspiraron confianza.<\/span><\/p>\n \u201cNuestro estudio demuestra que las im\u00e1genes de rayos X que son <\/span>deepfakes<\/span><\/i> son lo suficientemente realistas como para enga\u00f1ar a los radi\u00f3logos, que son los especialistas m\u00e1s entrenados en im\u00e1genes m\u00e9dicas\u201d,<\/span> declar\u00f3 para la prensa<\/span> el autor principal del trabajo, Dr Mickael Tordjman, m\u00e9dico y miembro del posdoctorado de la Facultad Icahn, \u201cincluso cuando sab\u00edan que en el grupo de im\u00e1genes hab\u00eda muchas que hab\u00edan sido generadas por la IA\u201d.<\/span><\/p>\n En una prueba posterior, las im\u00e1genes de rayos X generadas con IA enga\u00f1aron a uno de los mismos modelos de lenguaje que se hab\u00edan usado para crearlas: ChatGPT-4\u00ba de OpenAI.<\/span><\/p>\n Tordjman emprendi\u00f3 este proyecto por su genuina preocupaci\u00f3n ante los riesgos que se presentan para los pacientes, los m\u00e9dicos y la cantidad de espectadores inocentes. Las im\u00e1genes m\u00e9dicas cre\u00edbles generadas con la IA \u201ccrean una vulnerabilidad de alto costo para litigios fraudulentos, por ejemplo, si no se puede distinguir una fractura inventada de una real\u201d. El problema ya capt\u00f3 la atenci\u00f3n de expertos legales que buscan proteger a los jurados de los enga\u00f1os ante su<\/span> exposici\u00f3n a similares falsificaciones de la IA<\/span>.<\/span><\/p>\n \u201cTambi\u00e9n hay un riesgo significativo en la ciberseguridad, porque si hay hackers que logran acceder a una red hospitalaria, pueden inyectar im\u00e1genes generadas por IA para manipular los diagn\u00f3sticos de los pacientes y causar un caos cl\u00ednico general\u201d, a\u00f1adi\u00f3 Tordjman.<\/span><\/p>\n Los 17 radi\u00f3logos voluntarios que pusieron a prueba el equipo de Tordjman vieron dos conjuntos de datos para este estudio que se public\u00f3 el martes en <\/span>Radiology<\/span><\/i>. En el primer caso se pidi\u00f3 que los voluntarios miraran 154 im\u00e1genes de rayos X est\u00e1ticas, la mitad genuinas y la otra mitad, generadas con ChatGPT-4o (77 en cada grupo). En la segunda prueba se us\u00f3 un modelo especializado de IA de difusi\u00f3n entrenado para crear radiograf\u00edas cre\u00edbles del pecho, en que se ve\u00edan \u00f3rganos como el coraz\u00f3n y los pulmones, llamado RoentGen. Se pidi\u00f3 a los voluntarios que discernieran cu\u00e1les eran reales y cu\u00e1les falsas. Hab\u00eda 55 reales y 55 falsas en el grupo de 100 radiograf\u00edas.<\/span><\/p>\n Se les avis\u00f3 a algunos radi\u00f3logos que los tres conjuntos conten\u00edan im\u00e1genes de IA, y esos radi\u00f3logos lograron discernir mejor que los que no sab\u00edan nada, aunque sus resultados no fueron excelentes. Su precisi\u00f3n promedio fue del 75% en comparaci\u00f3n con el 41% de quienes no estaban al tanto de las im\u00e1genes creadas con IA.<\/span><\/p>\n Los 17 radi\u00f3logos del estudio ten\u00edan experiencia variada (entre 0 y 40 a\u00f1os en actividad) y detectaron entre el 58% y el 92% de las im\u00e1genes generadas con ChatGPT, y entre el 62% y el 78% en las im\u00e1genes de pecho RoentGen. Ni la edad ni la experiencia parec\u00edan ser factores que influyeran en la precisi\u00f3n para diferenciar las im\u00e1genes, pero los radi\u00f3logos musculoesquel\u00e9ticos demostraron ser mejores para detectar las im\u00e1genes falsas, en comparaci\u00f3n con otros subespecialistas.<\/span><\/p>\n Tordjman y su equipo tambi\u00e9n llevaron a cabo sus pruebas en cuatro modelos multimodales: ChatGPT-4\u00ba y 5, Gemini 2.5 Pro de Google y Llama 4 Maverick de Meta. Los bots tuvieron resultados levemente peores que los de los humanos, con un 57% a 85% de precisi\u00f3n en las im\u00e1genes falsas de GPT-4o (particularmente vergonzoso para ChatGPT-4o).<\/span><\/p>\n En cuanto a las radiograf\u00edas RoentGen sint\u00e9ticas, la precisi\u00f3n de los modelos de lenguaje para detectar las que eran falsas tuvo una variaci\u00f3n un tanto mayor, del 52% al 89%.<\/span><\/p>\n Tordjman dice que espera que se siga investigando el tema para establecer herramientas de detecci\u00f3n y medidas educativas. \u201cLas im\u00e1genes m\u00e9dicas falsas suelen verse demasiado perfectas\u201d, se\u00f1al\u00f3. \u201cLos huesos son muy suaves y lisos, las columnas vertebrales son muy rectas y no se ven naturales, los pulmones se ven exageradamente sim\u00e9tricos, los patrones de vasos sangu\u00edneos son excesivamente uniformes, y las fracturas se ven inusualmente limpias y consistentes\u201d.<\/span><\/p>\n Aqu\u00ed<\/span> podr\u00e1s hacer la prueba, aunque no debes sentirte mal si no logras diferenciar las im\u00e1genes. Alguien que sabe mucho de los artistas del enga\u00f1o dijo: \u201cLa vida es una larga serie de malentendidos\u201d.<\/span><\/p>\n \n Este art\u00edculo ha sido traducido de Gizmodo US por Romina Fabbretti. Aqu\u00ed podr\u00e1s encontrar la versi\u00f3n original.\n <\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" No me alegra decirlo, pero el antih\u00e9roe de Patricia Highsmith en El talentoso Sr. Ripley ya no necesitar\u00eda tener talento. 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Un juego<\/b><\/h2>\n