Reduciendo la brecha de género en atención médica: Chatbots y LLM para mujeres vulnerables

Reduciendo la brecha de género en atención médica: Chatbots y LLM para mujeres vulnerables

María de los Ángeles Ahumada-Cervantes¹, Eric Alvarez-Baltierra¹ y Julia Patricia Melo-Morín

 

¹Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico Superior de Pánuco Prolongación Avenida Artículo Tercero Constitución s/n, Colonia Solidaridad, 93998 Pánuco, Veracruz. México

Autor de correspondencia: angeles.ahumada@itspanuco.edu.mx (María de los Ángeles Ahumada-Cervantes)

 

RESUMEN

 

Este análisis aborda cómo la inteligencia artificial, a través de los Modelos de Lenguaje Extensivo (LLM), como GPT-4, puede beneficiar a las mujeres en situaciones de vulnerabilidad al proporcionar acceso equitativo a la atención médica. Los chatbots impulsados por IA facilitan una asistencia continua, disponible en múltiples idiomas, que mejora tanto el acceso como la calidad de la atención médica, sin la necesidad de interacción directa con profesionales de la salud. Sin embargo, la implementación de estas tecnologías no está exenta de desafíos, incluyendo la protección de la privacidad bajo regulaciones como el GDPR y la necesidad de integración de un enfoque que sea tanto culturalmente sensible como ético. A medida que estas tecnologías se desarrollan, es crucial que su evolución se enfoque en la seguridad, la privacidad y la eficacia, promoviendo la colaboración entre tecnólogos, médicos y reguladores para forjar un sistema de atención más inclusivo y eficiente.

 

Palabras clave: Chatbots médicos, modelos de lenguaje extensivo, atención sanitaria, mujeres vulnerables, privacidad de datos

 

Para citar:

 

Ahumada-Cervantes, M.A., Álvarez-Baltierra, E. y Melo-Morín, J.P. (2024). Reduciendo la brecha de género en atención médica: Chatbots y LLM para mujeres vulnerables. Revista del Centro de Graduados e Investigación. Instituto Tecnológico de Mérida, 39(107),01-07