Bien, pues nada es trabajo fundamental.
Se centra en cómo decisiones que no somos muy buenos,
le facilitamos información, cómo se le puede facilitar
la información para que las personas sean mejores en sus decisiones?
Vale, y eso es un poco lo que nos va a contar.
Se les cuenta?
Vean si bienvenidos, bienvenidas.
Yo voy a dar una charla un poquito tratando de de enlazar
el mi línea roja de investigación principal
sobre sobre razonamiento babesean, sobre todo en contextos médicos
con no con con este, no con el mundo de la, lo que se desde mi punto
de vista, se mal o se llama mal de Inteligencia,
Artificial unos los grandes modelos de lenguaje,
un poco a partir de la manera de una conversación con cornisas
sobre sobre estas jornadas que de alguna manera,
como dio la oportunidad de pensar cómo se puede aplicar esta,
esta nueva herramienta al ámbito de la de la comprensión y toma
de decisiones en contextos médicos.
Pero antes de empezar solo solo quiero plantearlo muy rápidamente
para para que trate de resolver este problema.
A final de la charla os voy a dar la respuesta que,
que debería ser terriblemente obvia.
Para los humanos de la Sala Oliva recoge 44 civis el viernes 58
el sábado el domingo
el doble de la cantidad de que el viernes, pero cinco días
eran un poco más pequeños.
Cuántos, que tiene hoy la dejó solo planteada para que vaya trabajando?
Implícitamente les es una tontería terrible,
pero luego tendrá sentido bueno,
y en el tema de la utilización de Inteligencia Artificial
para para en el ámbito médico,
para detección temprana de enfermedades,
no es una cosa nueva, no desde como mínimo los años 90
se han aplicado res neuronas artificiales
y otras técnicas similares
para no para, para un poco tratarte de predecir de manera temprana,
condiciones médicas.
Con la lógica de de no te está medicina preventiva,
donde la detección temprana salvavidas yo mismo,
mi primer trabajo científico tiene, fue en redes normales, artificiales,
utilizando obert city para selección de variables,
como una técnica para mejorar este tipo
de este tipo de predicciones,
y hoy en día se hacen se hace muchas cosas
con con la aparición de modelos más sofisticados.
Esto es simplemente un estudio relativamente reciente,
donde se compara el comportamiento de distintos radiólogos
con una inteligencia artificial y en general,
la inteligencia artificial funciona un poquito mejor.
No se se consigue arañar algo de algo de señal de datos,
que generalmente son por rojos y complejos,
pero algo que quiero plantear que creo que es muy importante
y que a veces nos olvidamos en el ámbito específico
de la toma de decisiones o en el ámbito médico,
es que el reverendo
no al tema de Vallés, es inevitable, es un poco como para la gente joven,
que esté online, como tangos, con su consumo
ante la aritmética básica que hay detrás de teorema de valles
-es insalvable,
y voy a explicar un poquito por qué en el caso de detección temprana,
enfermedades existe,
el problema muy conoció de de la prevalencia,
si tratamos de detectar cosas raras cosas
poco frecuentes por, por, por buenos que sean nuestros,
para detectar esas cosas, una pequeña cantidad falsos positivos
se multiplica por todas las personas,
no encerronas otro otro ámbito.
En el año 2003 tratarte detectar terroristas.
En aeropuertos hay no según terrorista
cada muchos millones de viajeros, la prevalencia es bajísima.
Entonces, si tienes una tasa ridícula,
falsos, positivos, muy bajitas, la basa,
multiplicar por todos esos millones de personas que están viajando
para este vacación entonces vaso, tener una cantidad enorme,
falsos positivos y esto no prevalente en general,
me gusta empezar esta charla de una manera
como muy divulgativa de.
Vamos a entender cuál es el problema de la prevalencia.
Antes utilizamos un ejemplo de demagogias y toxicómanos,
pero, pero no con con los tiempos.
Me adoptaba.
Bueno, un poquito más políticamente correcto,
donde donde vamos a hablar de la detección de diabetes tipo
dos en distintas poblaciones.
Entonces, imaginemos que estamos haciendo
un cribado masivo un escribo invasivo,
a toda la población,
con unas características determinadas, pues mujeres jóvenes.
Les vamos a pasar una prueba para detectar diabetes,
tenemos un que tiene una tasa ciertos,
afecta siempre que tiene la enfermedad,
detecta y tiene una tasa de falsos positivos.
Bajísimo, un cero como uno por 100,
ojalá nuestros nuestros tres fueran sí en esta población.
Vamos a imaginar cuál es la prevalencia es de una década,
1.000.
Una.
Cada 1.000 mujeres jóvenes tienen una enfermedad.
Entonces mi pregunta es
cuál es la de tener la enfermedad cuando él da positivo, excelentes,
da positivo cuál es la prueba de tener la enfermedad,
y aquí en la sala si podéis levantar la mano,
no respuesta intuitiva y en casa, por favor,
como un trato de pensarlo y comprometerlas con una respuesta,
cuál es la problema de tener la enfermedad
cuando este texto por siete manga levanten la mano,
quienes piensan que es menos del 25 por 100 entre 25 49,
50 entre 51 a 75,
más del 75 por 100 hay mucha gente termina,
pero en general la respuesta a tradicionales,
obviamente un test así no tiene una problema
muy elevada, de acertar cuando positivo.
Debemos prestar al 50 por 100, completamente contraintuitivo.
Vamos a ver por qué súper rápidamente tenemos también,
como nuestra representante tenemos una persona enferma.
Esto lo hice a mano.
Así que hay que valorarla.
Bueno, son.
Son 1.000 mujeres, hay una persona mujer enfermo
y en las otras 929 son mujeres sanas.
Una cuestión clave
es que la sensibilidad se aplica únicamente a las personas enfermas,
es decir, esa persona enferma la va a detectar siempre perfecto.
El casco funciona muy bien en ese sentido.
Cuál es nuestro problema?
Que los falsos positivos se aplican a todas las otras personas,
a las otras 999 personas si redondeamos.
Lo que ocurre es que este tema detectar correctamente
a la persona enferma,
pero va a detectar incorrectamente a la persona san,
a una de las novecientas mencionadas,
personas sanas si tenemos un acierto y un fallo,
el valor predictivo positivo, que es como se llama esta cosa,
que os vía os voy a hablar todo el rato
es del 50 por 101 no a ciertos dividido entre todos los positivos,
un entre dos es 50 por 100 la la fórmula que estamos
para resolverlas, esta que parece muy, muy complicado,
pero cuando uno le pone los números sé que se complicada,
pero el resultado final es del 50 por 100.
Si lo vemos gráficamente, hay un acierto
y lo dividimos entre los positivos.
Es el 50 por 100 para tratar de de encajar, no,
porque al principio como alguien tiene sentido,
pero vamos a verlo de nuevo con una población
donde la prevalencia de diabetes es mucho más elevada
no hombres de media nada con obesidad estoy exagerando
pero vamos a imaginar que la prevalencia es del 50 por 100
en esta población solo porque los números quedamos bonitos,
así es el mismo.
Entonces es un tres que funciona muy bien sensibilidad, 100 por 100,
fase positivos,
como una por 100, de nuevos.
Voy a pedir muy rápidamente imaginar
que en esta población el texto positivo,
cuál es la prioridad que sea un que sea correcto,
puedas la prioridad, tener la enfermedad
cuando te da positivo muy rápidamente,
quien dice menos de 25 por 100
en dice entre 25 49 quien dice 50, quien dice entre 51,
75 más de 75.
Perfecto.
Aquí estamos mucho más encajados.
La probidad reales del 99 con ocho por 100 más.
Sobre por qué?
Porque esa diferencia es el mismo.
En este caso tenemos la mitad de la población con enfermedad,
la mitad de la población sin Senado.
Si la condición, la sensibilidad,
se aplica a las personas con la condición de en este caso
como es el 100 por 100 cierta en todas al 100 por 100,
son 500 personas,
los falsos positivos en realidad era común, media persona,
pero por por ser generosos vamos a decir que es una persona claro
lo que tenemos es muchos aciertos y muy pocos.
Fallas, entonces la gran cantidad de ciertos,
como hay muchas personas con la enfermedad.
La gran cantidad de ciertos están ayudándonos a subir.
Ese valor predictivo, positivo, vale?
Si comparamos al final es una cuestión simplemente
de cuánto podemos alimentar.
Los aciertos, no la prevalencia,
lo que hace una prevalencia es elevadas,
alimentan nuestra capacidad, nuestros positivos acertados,
y eso nos nos eleva el valor predictivo positivo.
Hay un chiste muy clásico dentro del razonamiento valenciano,
que es básicamente si conoce es el razonamiento.
Váyase llano, no necesita subsanar porque cuando te plantean
este tipo de problemas no habrá estas prevalencias
como de posibles que estos son falsos positivos con mucho
un me da igual no no no hace falta que me da los datos,
pero bueno, entonces un poco para para entender esto,
mejor para ver cómo cómo funcionan los tres de cribado, las escribes.
En el mundo real no vamos, vamos a ver algunas cosas
y lo primero con lo que me gusta empezar es es que creo
que tenemos una idea muy curiosa.
Los humanos de cómo funcionan los tres de criba.
No imaginamos estos estas herramientas milagrosas
que nos permiten detectarlos separar perfectamente la persona sanas
de las de las de las enfermas
en y nos imaginamos que se crean no como hay, hay unos científicos,
unas científicas que están trabajando y creando un análisis de sangre,
que detecta algún metabólico,
que nos permiten medirlo en la sangre de personas sanas y enfermas,
y nos genera una distribución de este metabolitos en las personas sanas,
a la izquierda, las enfermas a la derecha,
y lo único que hay que hacer es establecer un punto de corte
adecuado que nos separa esas dos distribuciones de personas
y perfecto.
Si esta sala derecha hasta ser no a la derecha,
ese punto corte, tienes la enfermedad.
Si estás a la izquierda no.
La tierra y todo es muy sencillo para simplificar en estrecharla voy
a hablar fundamentalmente de esto del valor pequeño,
positivo que, como hemos visto antes,
no es más que les positivos verdaderos acertados,
debido por todos los positivos y otra manera de hablar de este.
Simplemente cuanto puedo confiar un resultado positivo.
Antes, una definición un poquito más informa
para resolver este tipo de problemas tenemos que utilizar el.
Además vaya es la regla de vallas, que es algo en lo que los los humanos
somos curiosamente más la regla vallas,
como no, como comentabas antes, es o en general razonamiento
vayáis ya no es simplemente ese razonamiento.
Donde actualizamos nuestras creencias a partir de nueva información.
Entonces tenemos una idea, una prevalencia sobre su enfermedad.
Como frecuentes.
Esto nos llega un resultado positivo negativo
y tenemos que actualizar nuestras creencias y saber cómo de probable
o cuando cambiamos como probable es que se ese positivo
sea acertado.
Claro, necesitamos utilizar razonamiento
Valls.
Llame el razonamiento valencianos muy complicado para los humanos,
pero en realidad nuestro Test del del unicornio,
perfecta, no lo necesitan.
Si estamos a la derecha del umbral, tenemos la enfermedad
y a la izquierda no lo teníamos.
Otra manera de representar esto está siendo un mapa de mapa
de calor,
donde representamos con colores.
El valor predictivo positivo más vertido es más acierto
y hacia el blanco;
es menos, señor y simplemente los representamos.
Relacionado con la prevalencia de más o menos prevalencia
y la tasa de falsos positivos en nuestro texto, perfecto,
no tiene sentido.
Como da igual la prevalencia al siempre a cierta
nunca falla entonces bueno todo es 100 por 100 pero en el mundo real
las cosas no son así;
en el mundo real tenemos solapamiento entre entre la lo
que sea, que estamos viviendo en personas sanas y enfermas,
y ese solapamiento entre esta distribución de personas sanas
que pasan el umbral, no los umbrales,
un grado de se determinan a partir de.
Tratamos de optimizar algo, tratamos de optimizar,
pues por tener más más valor práctico,
positivo o negativo no depende del objetivo.
Entonces tenemos este solapamiento entre enfermos
y entre enfermos perdón y sanos,
y eso nos genera esos falsos positivos,
y esos falsos negativos.
Casos donde el testa positivo,
cuando cuando no hay enfermedad y casos donde el negativo,
cuando si hay enfermedad,
si representamos esto con este mapa de calor,
vemos que ahora sí hay una relación entre el valor predictivo positivo
y la prevalencia.
Según subimos en prevalencia, no nos movemos hacia arriba
en cualquier nivel prácticamente falsos positivos,
vamos a ir bajando de valor predictivo positivo.
Entonces, por ejemplo,
si tenemos una prevalencia de uno de cada 10 casos,
es una prevalencia altísimo, el valor predictivo
en un tres con sensibilidad, 97 por 100,
especificidad más o menos -94 es del del 80 por 100
de nuestro cuerpo activo.
Es muy elevado.
Si subimos o bajamos,
más bien la prevalencia y vamos a una declaración,
una canción, personas tienen la condición,
exactamente el mismo, es el valor predictivo,
ha bajado el veintiseis por 100 como muy rápidamente
vamos, vamos perdiéndose ya
y estamos hablando de una prevalencia,
una educación que es altísima en la Unión Europea.
Más o menos la la, la una, enfermedad rala.
Se conserva una enfermedad que afecta a a alguna era a 2000 personas
o menos,
pero es que hay tantas enfermedades raras que al final,
más o menos un siete por 100 de la población
tiene alguna enfermedad rara, no.
Entonces, el tema de las bajas prevalencias
no es gratuito.
Necesitamos herramientas que nos permitan detectar
enfermedades raras,
de estas que detectarlas de manera temprana
nos permite salvar vidas, no y condiciones que no son tan raras,
pero que también tienen prevalencias menores
de una declaración para que salga una idea solo
prevalencia de uno de cada 1.000,
con un texto bastante bueno, el valor práctico positiva
bajado al tres por 100, como muy rápidamente caemos,
no perdemos estoy hablando de test que son
o los tres mágicos no todas todas perfecto
o tres relativamente buenos pero en el mundo real
como son esos textos cómo son esos tres
para detectar enfermedades?
Hay alguien que hizo un algo fantástico de novia,
escuchaban de su metanálisis, metaanálisis, no meta metanálisis
analizó 43 metrajes, siete espejitos sobre la relación entre,
entre sensibilidad, especificidad y prevalencia,
no en el fondo como como lo las características
de estas pruebas médicas.
Van cambiando en función de distintos parámetros
y lo que vamos a hacer es centrarnos en el rango más optimista.
Vale?
Vamos a.
Vamos a fijar la sensible al 100 por 100,
lo cual, como veis, no es realista y vamos a fijar los falsos positivos
en este rango superior de cero por 100.
Este es el mapa de calor que se ve en este caso,
no siendo hiperoptimista es lo que vemos.
Es que hay una dependencia muy grande de la prevalencia,
es inevitable la, como decía antes del reverendo.
Es inevitable.
En uno de cada 10 casos estamos muy bien presa.
Esas prevalencias no existen ninguno real.
Prácticamente en una declaración.
Estamos ya en un rango por debajo del 25 por 100
nunca 2000 enfermedades raras no hay.
Señala práctica y esto no es sólo un ejercicio teórico,
nuestras es creen.
Ing prenatal, mujeres embarazadas,
para detección de tres son míos, es dependiente.
La prevalencia es dependiente de la edad de la madre
y cuanto más mayores.
La madre más prevalencia de la enfermedad.
Entonces, a los 20 años prácticamente en enseñan a los 41 poquito
más enseñan.
Pero tanto exceptuando algunos relativamente nuevos que existen,
que funcione, un poquito mejor los que usaban hace
no demasiado en la seguridad social en España
tienen estas características.
No, no son que funcionan demasiado bien, vale.
Entonces,
en el mundo real esta se traslada hacia hacia hacia decisiones
que tienen que tomar las personas sociedad, comprensión de de coste.
No necesito someterme a este cribado, sí o no,
tiene sentido para mí y después,
que debería hacer si recibo resultado y en general la información nos llega
pues a través de consentimientos informados, de broche,
de folletos, etcétera,
pero pero pero estos, esta manera de aportar información,
suele tener varios problemas.
El principal o uno el principal,
uno de ellos es que a veces no tenemos suficiente información.
Cuando mi mi mujer estaba estaba embarazada,
no estábamos en el, la van a la consulta esperándonos dieron
el consentimiento informal fecundo, y esto es sobre lo que yo investigo
que interesante y yo del consentimiento informado,
me di cuenta que no nos daban la prevalencia,
unos daban sensibilidad o la tasa de ciertos falsos positivos
pero pero no había prevalencia.
Si uno trata de resolver esta formulada.
El resultado es entre cero 100 por 100 más o menos,
como entonces el valor proyectivo positivo
podía ser cualquier cosa, pero de manera más frecuente.
Lo que pasa es que tenemos demasiada información
esto es un folleto penal, de una prueba médica,
su subastó a nos dan un montón de información dentro
esta información para, por ejemplo, trisomía 21.
Tenemos que saber que necesitamos esta prevalencia, esta tasa ciertos,
estos falsos positivos, y después tenemos que meternos en la
jugara Valls llana para para sacar este numerito,
y eso es para una de las tres cosas que se habla
de las que nos habla ese folleto.
Obviamente los humanos no somos muy capaces de hacer
es nuestro cómo y por qué y además esto tiene consecuencias.
No lo lo que que destacar es que esto no son problemas teóricos;
son problemas reales donde estamos haciéndolo mal constantemente día
a día en el caso, por ejemplo, en streaming prenatal.
Todos esos falsos positivos que quiebra el triples,
cree después se derivan en pérdidas de defectos viables
por procedimientos que se recomiendan,
cuando hay un positivo en estas pruebas,
y eso tiene consecuencias reales.
Por suerte, existe la toma de decisiones
compartidas.
Cuando tenemos un consentimiento informado,
un paciente y un médico, el consentimiento informado,
nos aporta los datos, la información relevante.
El paciente aporta sus preferencias,
sus opiniones, etc. Y el médico de alguna manera,
no como combina toda esa información
más a su juicio, más técnico, digamos y y nos ayuda a tomar decisiones,
pero, claro, todo todo eso requiere que los médicos tengan
no sean buenos razonando Valls, llanamente,
allí donde los allí donde donde cabemos los los humanos promedio
hay muchas, hay muchas.
Hay mucha evidencia sobre esto,
pero la que me parece más bonitas es este experimento
donde fijan la sensibilidad la especificidad y los médicos tienen
que elegir en qué cajoncito de valor predictivo positivo.
Cae, caen no como cada una de las prevalencias,
el resultado teórico ideal.
Perfecto.
Lo que haría una inteligencia artificial superior sería básicamente
el valor predictivo, va cambiando con con perdón,
con la prevalencia de enfermedad.
Cuando la prevalencia es es pequeñita,
el valor predictivo, es más ficticio;
con una prevalencia sube, el valor predictivo
demasiado lo que hacen los médicos, obviamente 6;
los médicos fundamentalmente dan no, la mayoría de esta.
Es la cantidad de gente que da la respuesta nunca cantidad,
gente que caen, se cajoncito si os fijáis,
independientemente de la prevalencia, la práctica totalidad
de los médicos está en el cajoncito de 95, 99 con 9.
No voy a decir 100
porque recuerdo una clase de razonamiento valenciano
donde decían que eso no suele ser así claro.
Fijar la diferencia entre la teoría y la prats.
Esto son médicos formados que participan en toma de decisiones
con con pacientes.
Y qué pasará con los pacientes
o ya que hemos visto que los humanos,
aunque los médicos son probablemente humanos?
Qué pasa con los humanos en general no seguro bueno
hay alguna vez no claro ahí hay un montón de años de investigación
sobre no ya yo creo que estamos alrededor de medio siglo,
hemos investigado fundamentalmente con problemas de laboratorio
y quiero enfatizar eso, pues hemos investigado
distintas maneras de presentar este tipo de información
y cuál es el rendimiento de las personas.
Sabemos que con frecuencias naturales
que computación ambiente son mucho más simples.
La gente lo hace un poquito mejor,
un 25 por 100 de ciertos, con probidad condicional.
Con porcentajes, la gente es terrible porque tienen que enfrentarse
a toda la complejidad de esta del, de la regla de valles,
y cuando, por ejemplo, aportamos apoyos visuales,
mejora muy rápidamente, no;
de hecho no quiero ni que lo leáis no frecuencia naturales,
simplemente los problemas de laboratorio.
Son así?
Te voy a dar cuatro frases y te hago la pregunta.
No puedes la prevalencia.
10 de cada 1.000 mujeres de tal edad tienen condición.
Ocho de cada 10 con con cáncer de mama van a dar positivo.
No tenemos la sensibilidad, pasa ciertas
y 95 de cada 900 sin cáncer de mama también van a dar positivo,
no los falsos positivos,
y entonces nos hacemos la misma pregunta,
siempre en problemas.
Lo mismo, solo que nos dan porcentajes,
pero por cómo funciona Polonia, condiciona,
necesito hacer operaciones, multiplicación y divisiones no,
y eso es mucho más complejo, son apoyos visuales,
te doy una representación del problema visual.
Te enlazo, pues la prevalencia,
con con tasas de aciertos.
Te hago alguna, te facilito y te es que matizo el problema,
y con eso conseguimos a veces llegar al 50 por 100 de ciertos
en población universitaria.
En problemas súper simplificada,
pero qué pasa en el mundo real?
No vas a una clínica y te dicen.
Aquí tienes estas tres plazas,
no se hace, te ponen un folleto con complejidad,
con sin decirte cuál de toda la información
es relevantes.
Sin decirte que preguntas deberían estar haciendo etc.
Y cuando hacemos experimentos con estos con suerte,
obtenemos tasas de cierto entre cinco 10 por 100.
Por qué?
Porque la gente tiene que enfrentarse
a toda la complejidad de esta.
Esta fórmula entras en el fondo,
estamos dejando a la gente un poquito perviva en este laberinto,
donde realmente deberíamos ayudarles a encontrar un camino respuestas,
y relacionar los datos técnicos con sus valores.
Bueno, entonces qué es lo que tiene que hacer la gente
cuando ve esto tienen que hacerse nuestros, lo que deberían saber
la gente o luego los médicos, las médicos que les a en este folleto
te hablamos de tres condiciones distintas,
y las preguntas que realmente tú a las que necesita responder
es cuanto, pues confian, un resultado positivo,
y cuanto en negativa no ibas a tener que hacerse su operación
matemáticas.
Para eso aquí tienes que extraer.
Los datos de prevalencia, no sé cuántos ponerlos a quien está
tablita y después vuelves a extraerlo y vas a vas a tener que hacer estos.
Esto, por ejemplo, que es un folleto completa.
En realidad son dos páginas,
lo simplificado; es decir,
vas solo si tienes 30 años, por cierto,
si tienes 40, no tengo la información,
así que, bueno, si acaso ya vemos que hacer
y mi edad todo, este este conjunto de información.
Entonces, bueno, tengo tengo que integrar,
es entonces de nuevo estado, no la agenda un poquito perdida,
incluso si la guiáramos para obtener todos estos,
pues voy a mostrar un de manera muy breve.
Un experimento que hicimos hace hace algún tiempo,
es sin grande, con 200 personas,
tenemos nuevos experimentos con más gente,
pero son menos simétricos.
Los resultados son los mismos, pero no he hecho gráficos tan bonito
y voy a presentar cualitativamente.
Es lo mismo.
Tendremos 400 mujeres, y básicamente la asesinados aleatoriamente
a una condición como un folleto tradicional
o a una con con un folleto donde añadimos una una gráfica,
un apoyo visual concreto.
Iban a resolver problemas de cribado para cáncer de mama
y siempre.
Entonces, lo lo un poco, el planteamiento que nos hicimos
con con todo esto es vale.
Llevamos un montón de años, no nosotros también
desde la tesis doctoral
o antes estábamos como tratando de buscar apoyos visuales,
que sin que mejoraran la el rendimiento de las personas no,
y con en algunas condiciones de algunas maneras
conseguiremos llegar al 60, 70 por 100.
Estamos muy contentos con eso, hasta que no fui a Chile
a vivir y empecé a trabajar con poblaciones vulnerables,
poblaciones que tienen, pues niveles socioeconómico bajos,
con menos oportunidades y, claro, vamos a ver qué tal, hacer esta gente
con problemas vallesanos y es muy complicado,
muy complicado llegar a poblaciones no universitarias,
que es algo que estamos acostumbrados en entonces.
Empezamos a aprobar manipulaciones con este tipo de poblaciones,
haciendo preguntas más cualitativas y cuantitativas ilicitudes
cosas que funcionan en cierta medida,
pero pero, pero de alguna manera nos planteamos cómo?
Por qué?
Seguimos insistiendo en que la gente haga esto
cuando le podemos preguntar.
Oye, cuál es tu eda y yo te doy el cálculo.
No hace falta que todas las cerca,
pero entonces lo que hicimos fundamentalmente
y y eso es una de estas manipulaciones de perogrullo,
no de de bueno, cuando a la gente le da la solución es capaz
de decirte la solución mucho mejor que cuando le pide
es que haga una operación matemática supercompleja.
Entonces lo que le damos es una gráfica donde le decimos.
Bueno, como decía, les un resultado positivo en función
de la edad de la madre, tienes que buscar tu edad
y decirme el número asociado a tu edad o a la edad de la persona,
la que le va a ser recomendable, y además intentamos hacerlo
en experimentos donde donde tratamos de acercarnos hay contextos,
a unos solo vas a resolver un problema del libro
sobre el cálculo del proyecto positivo,
sino vamos a tratar de que lease un consentimiento,
estime Salvador predictivo.
Me diga si le se lo recomendarías a tu amiga tu madre,
a tu pareja desde primera.
Primera decisión.
Midamos estimación de decisión.
Luego imagina que esa persona te ha hecho caso, no?
Igual se ha hecho, la prueba le ha dado positivo
y lo que quiere después es una prueba con cierto riesgo,
una prueba diagnóstica con cierto riesgo,
por ejemplo, adolescentes, y se lo recomendaría son.
Entonces las tres preguntas fundamentales que nos hacemos
es que la gente sabe lo que necesita como esa pregunta.
Como espera.
Voy a dar un paso atrás,
le estoy pidiendo a la persona que estime el valor predictivo,
pero pero la gente sabe que piezas de información sita
después podemos mejorar la comprensión
y finalmente podemos mejorar la decisión.
Vale.
Tenemos el folleto tradicional donde está toda la información,
elevamos prevalencia, tasa ciertos positivos
y luego tenemos no;
y las personas tienen que coger esas tres visitas
y hacer el pero después para sobre esta primera pregunta
es si la gente sabe lo que necesita.
Tenemos el mismo folleto
y simplemente hemos borrado la frase.
Donde se les daba la prevalencia,
aunque esto es equivalente al a lo que me presentaron a mí
hacer hace 12 años ya en ofrece la consulta.
En este caso no se puede resolver la operación,
no se puede hacer,
no se puede saber cuál es la el valor predictivo positivo.
Entonces le preguntamos a la gente.
Pues eso tenía suficiente información
para darme la respuesta que me has dado.
En un caso.
La respuesta normativa era.
Era así pero no se podía ir.
Entonces, por eso me gusta muestra estos resultados,
porque tenemos 100 personas, 50 en cada grupo.
Entonces, todo muy simétrico.
Os hace 100 personas en cada grupo.
Entonces teníamos un 50 por 100 de las personas.
Si tenían suficiente información
y la otra mitad no tenían suficiente,
el 92 por 100.
Claramente nos decían que si tenían suficiente información
y el 89 por 100 del grupo que no tenía suficiente información.
Igualmente nos dijo que sí tenía su fuente de información.
En resumen,
la gente asume que lo que les damos los países está como muy no.
Entonces podemos mejorar la comprensión,
no la estimación y lo que tenemos,
estos dos folletos, el tradicional, con sus numeritos nuevos
donde tienen que buscarnos hacer la operación y luego a este,
el nuevo paradigma que simplemente el exactamente.
La misma información pero le aportamos esta gráfica
como tiene computadas esos valores predictivos,
no para pagar, para que puedan usarlos,
tienen que buscar la edad y decir el no
y buscar el número social.
Entonces, en esta primera pregunta, pues bueno
tendrían que estimar el valor predictivo positivo
y teníamos un test bueno,
que en realidad es el mismo texto
aplicado a una población de mayor prevalencia
y un malo que es el mismo con una población de menor prevalencia,
cuanta menos es la prevalencia, peor funcionantes,
en el sentido de que el valor predictivo positiva,
más bajo lo que vemos.
Estas son estas han resultados, como decía frontera;
tú nunca, los mejores, la mejor estadística,
esa que se tiene que hacer.
Entonces solo voy a mostrar representaciones visuales
de los resultados.
Entonces lo que vemos es la distribución de valores
proyectivas positivos con el con el folleto viejo,
en el que no tienen el que tienen que hacer el cálculo complejo
y vemos que están muy sesgada hacia la derecha no;
la mayor parte de personas dan valor productivos positivos,
muy altos y con el nuevo pasa exactamente la respuesta normativas,
la línea roja.
Entonces, en general todo el mundo se ajusta bastante bien,
un caso sobre estímulo un poquito pero pero se ajustan bastante bien.
Qué pasa con el malo altas malo, tiene un valor predictivo positivo,
mucho más del 25 por 100 si os fijáis con el broche tradicional
en el que se encuentra la gente todos los días de las consultas,
la gente sigue muy sesgaba hacia la derecha con el nuevo,
efectivamente son capaces de buscar una edad y de la sociedad.
Entonces la gente se será hacia la izquierda.
Si lo vemos todo junto con el broche tradicional,
la respuesta a estas siempre se escala hacia la derecha
con el nuevo broche ur.
Las personas se ajustan al valor predictivo,
positivo, espera, efectivamente, están siendo capaces
de evaluar la información y entender,
asumimos que el valor predictivo ha cambiado,
ha traspasado a un número, no el promedio, de error absoluto,
en cuanto se Alexandra absolutamente resultado normativo.
Con el nuevo paradigma, entre comillas.
Se aleja un 16 por 100,
lo cual es bueno.
Estamos cerca de su trasterrada, en el otro,
se se alejan un 40 por 100 que estamos dando
un salto mucho más grande.
Después podemos mejorar las decisiones claro,
la estimación de valor práctico positivo se incrementó un paso previo
para tomar decisiones que pueden tener consecuencias.
Entonces estamos en esta primera parte,
asistimos del valor predictivo, positivo, recomendarías,
esta prueba, a alguien cerca de nuevo elites por viejo nuevo
la, la condiciones de back que cambia la prevalencia de,
cambian la calidad del resultado.
3, si os fijáis muy parecido,
el 84 por 100 con el viejo Groucho lo recomienda el 89
con el nuevo final.
La gran mayoría de los casos recomiendan el texto
es un buen test, tiene un valor predictivo
del 75 por 100.
Muy parecido.
La diferencia se da cuando se aplica la población
con o con baja prevalencia.
Un el valor positivo es mal con el con el viejo broche.
La gente sigue pensando que el valor predictivo positivo santo
y, por lo tanto, sigue recomendándole mucho con el nuevo broche.
La gente sabe que el predictivo positivo es bajito
y lo recomiendan mucho més.
Hemos hemos bajado un siete por 100 un 40 por 100
como asume.
Entonces estamos ya no como estamos consiguiendo
que la gente se dé cuenta que algo es malo
y no lo recomiendo bien, y finalmente, la última decisión
imagina que el resultado es positivo nueva.
La persona se ha hecho la prueba, el salido positivo,
recomendarías una prueba diagnóstica con un porcentaje pequeñito
de que pase algo muy mal, y para hacerlo más rápido
no vemos ninguna diferencia con el con el viejo auroch sur,
como siempre los recomiendan con el nuevo abro tour,
más o menos, siempre los recomiendan un poquito menos,
pero, pero,
pero ni tan siquiera en la dirección que esperaríamos.
Entonces, como más o menos o igual.
Revisando superrápido la gente, sabe lo que necesitan?
No los ha entonces, por qué le estamos presentando información
cuando no sabe que tiene que hacer con esa información?
Podemos mejorar la comprensión.
Claramente solo tienes que darle a las personas
la información que necesita, no lo que en un laboratorio,
no la información de cómo se transmite a los médicos,
normalmente en términos de sensibilidad y prevalencia,
aunque ellos tampoco se entera mucho,
sino sino información procesada,
que es lo que la gente necesita para tomar sus decisiones.
Podemos mejorar las decisiones si en primera instancia
en el mes de cribado claramente no pasamos de recomendaciones
de alrededor del 80, 90 por 100,
bajamos a un del 50 por 100.
No estamos consiguiendo que mucha gente
deje de recomendar algo que no funciona bien,
pero cuando pasamos al diagnóstico no sé alguna vez
reciben un resultado positivo el valor de verdad,
ese resultado positivo,
aunque sepan que viene de un tres malo.
Lo interesante da igual, es un resultado positivo
en una prueba médica como hacemos arriesgada.
Entonces, bueno, de alguna manera nos encontramos con esto.
Podemos actuar sobre el tres de cribaba,
pero una vez recibimos el falso positivo,
aunque sepa que probablemente es un falso positivo,
no lo están integrando adecuadamente,
y además nos encontramos con un efecto.
Un poquito paradójico nuke.
Cuando el tesis o sea sabemos cómo es el texto
y enteses buenas mujeres de 40 años
tenemos un montón de personas que si lo recomendaban,
cuando cuando da positivo a ese tres
hay un porcentaje importante de personas que dejan de recomendar
la prueba diagnóstico.
El procedimiento tradicional,
que de hecho es el que hay que hacer,
es.
Se hace la general, se hace la prueba,
discrimina a mucha gente, las pruebas discriminen.
Reales, sirven para descartar los negativos,
no sirven para otra cosa, pero bueno,
entonces dentro de los positivos les ponemos el microscopio,
les hacemos una prueba diagnóstica para confirmar?
Es muy importante que se siga así;
pero lo que estamos consiguiendo
es que haya gente que confía tanto en el cribado.
Quizá no, no es necesario la prueba de seguimiento
mientras tenemos defectos un poquito paradójicos
entonces efectivamente podemos hacerlo mejor y es importante
yo con los pacientes si les resuelves,
simplificamos la complejidad,
podemos conseguir que comprendan mejor,
hizo mejores decisiones, hay una cantidad ingente
de falsos positivos en condiciones, en poblaciones de baja prevalencia,
y esto nos lleva a una cantidad de tesis innecesarias
que suponen un coste económico,
supone sobrediagnóstico con pérdidas luto, pérdida de vidas,
y además algo sobre lo que me encantaría investigar en el futuro
suponen la aparición de muchos milagros.
Cuántas personas hay que fueron a algunes,
creen ing les dio positivo,
y cómo no confían en la medicina tradicional del hombre, blanco.
Se fueron a alguien que les leyó el ir y si les puso las manos encima
y a los tres meses estaban curadas, hay un montón de gente,
hay un goteo constante de estas personas por la cantidad
de falsos positivos que genera el sistema.
Esos son milagros.
Son milagros o estamos alimentando a pseudociencias pseudoterapias?
Entonces hemos visto en parcialmente que cuando las personas comprenden
mejores el valor práctico, positivo asociado a alguna condición prudente
pueden evitar someterse a pruebas.
Plasmar números, tres malos menos falsos,
positivos menos todas estas cosas más.
Entonces, en el mundo ideal pues no vemos un consentimiento,
que comprendemos.
Si es un buen tres nos sometemos a él se resultados positivo?
Hacemos no.
Nos sometemos a la segunda prueba.
Semiéxito.
Es negativo?
Llamamos tranquilos, tranquilas todo.
Está bien y se suma.
Antes nos quedamos tranquilas?
No pasa nada, no hay que hacerse una prueba
mal para eso puede ser tirar una moneda al aire
y sigue.
Tomen decisiones en claro, y dentro de esto
y ahí fue donde la construcción,
con con Isabel me dio a pensar un poquito de malestar.
Estamos utilizando herramientas no tradicional
desde de ayudas visuales.
Pero oye, ahora mismo no se puede instalar
en el móvil de decirlo.
Hay change
Pepe cual se babor, predictivo, positivo, de recomendarías,
esta prueba y te va dar recomendación te va a decir cosas con seguridad
entonces mi pregunta es esta efectivamente es una herramienta útil
que no estamos utilizando y veo algunas cabezas que dicen exactamente
lo que voy a decir dentro de un acto,
pero entonces, bueno,
opte por por pasar nuestros problemas de libro a change.
Te imaginas, siente situación en la propiedad de tal cosa?
La sensibilidad a estos positivos y de hecho cepe tienen un de segundos
de un montón de formación.
Un sube detallada, va muy, muy bien estructurada,
del valor predictivas aproximadamente 30 aproximadamente 73 con 37 por 100
no, y además te da una explicación no de qué significa esto,
lo cual es fantástico, no, y le pregunté.
Oye, está está bien, pero los datos numéricos son fiables
como es todo, está bien y me hizo.
Vamos a revisar.
Paso a paso sin los datos proporcionados
y los cálculos un consiste súper interesante, muy tal cosa,
lo cual parece razonable para un trastorno genético raro.
Esto es correcto, lo correcto, consistente con todo su bien.
Entonces, como decía, en el finis fou todo.
Está bien, podemos usar bloque que genial,
pero, claro, yo he trabajado mucho en el ámbito
o, al menos colaborando con médicos en este ámbito
y siempre para cualquier intervención.
Es súper importante hacer un análisis de beneficios y daños.
No dicen grabaciones de beneficios.
Esto funciona que bien.
Hagámoslo, no hay ahí normalmente cualquier prueba tiene su unos,
su lado oscuro, cualquiera intervención piénselo oscura.
Entonces, veamos beneficios en situaciones comunes.
Cuando uno sigue el guion como un que no que más parte del corpus
del que han aprendido
estas estos grandes modelos de lenguaje,
Down, sigue munición superrazonables y aporte información muy útil.
Les subía este broche, oye cuáles son los valores predictivos positivo
y negativo negativos esta prueba,
y me dio un rato usted una respuesta perfecta,
superbién estructurada, superior y contextualizada.
No nos pongo toda respuesta, pero básicamente es de tal cosa,
lo cual significa que da una explicación,
un lenguaje inaugural muy comprensible,
predicción negativo.
La prueba es muy eficaz para descartar la enfermedad,
con un resultado negativo,
pero el valor predictivo es bajo por la baja prevalencia,
ojalá los médicos supieran esto por favor y además
después deberían someterme a ella hace un sube razonable de la edad
y la prevalencia de los falsos positivos.
El riesgo personal no hay condiciones genéticas
que hacen que el riesgo cambie alternativo sea fantástico
realmente genuinamente muy bien esa es la parte de los beneficios
no cuando estamos en el carril, no como con con salvaguardas.
Funciona muy bien los daños.
Si no sabemos hacer las preguntas adecuadas,
exactamente la pregunta que tenemos que hacer
o no aportamos información clave.
Dar respuestas directamente erróneas y dañinas es el mismo folleto.
Solo que haga aún alguna pregunta un poquito distinta,
estoy diciéndome.
Sometido a esta prueba y a recibir un resultado positivo.
Cuál es la fiabilidad de los resultados positivos
en esta prueba?
Si os fijáis le estoy preguntando por el valor predictivo positivo
para cualquier humano.
Bueno, cualquiera, pero cualquiera que sepa un poco
esto es el es el valor predictivo, positivo, lo que le pregunté.
Qué me dice?
Los memorandos son muy precisos.
Se pueden detectar hasta el 99 por 100.
Esa es la sensibilidad.
Eso no es lo que le pregunta y me da una información que es.
Básicamente estoy parafraseándolo que aparecían al folleto.
Entonces, he cambiado un poquito.
Cómo le hago la pregunta?
En lugar de hacer la pregunta técnica que sé que tengo que hacer,
que es.
Dime el valor predictivo positivo y dime cuadro criterio negativo,
se lo he dicho en un lenguaje más natural,
más lo que haría un paciente, y me está diciendo eso.
Yo le pregunto por celebrar asuntos positivos
y me da la sensibilidad y además no me pregunta le da.
Sea si no sabes la edad, no más la prevalencia,
si somos la prevalencia,
no lo puedes calcular entonces, no en este caso
o además si le damos información contradictoria
la ignora completamente.
Lo que dice fue el problema,
que antes pase por encima para que nos descuenta.
Le pregunté varias.
Le di los datos estos
con sacado un problema que doy los datos.
En frecuencias y después, en probabilidad 11,
de 125, no es el 88 por 139.000.
De 91.000 no es el cuatro por 151.000
no es el uno por 100 detectó nada de esto le dijo que toda esta
me dijo que todo estaba fantástica.
Es cierto que en la las últimas versiones derecha o gmt
funcionar un poquito mejor o no,
y cuando le haces la pregunta de comprueban esto a veces
lo detecta a veces no;
además de eso no hace no es capaz de hacer comprobación
con promociones básicas como que se estaba compango.
Me dice que todo está bien y además me dicen un esto.
Obviamente, 11 de 125 es cierto, mucho que has hecho
ha hecho algo que no es lo que uno esperaba que hiciera desde luego muy
y así con con todos los datos que le aporté no lo hizo,
y además algo que me preocupa, incluso más que al mismo nivel
que supera; inconsistente los datos,
que obtiene cuando le preguntas por prevalencias, etc. Claro asume,
como es una inteligencia artificial,
asume que cuando tú no presentase este le dices.
Oye, estos datos son fiables?
No, no va a buscar solo una consistencia interna,
sino que va a consultar fuentes, literatura, hacer cosas que alguien,
una inteligencia haría, pero es que cuando hubo,
cuando le piden se explícitamente consume.
Literatura a veces los datos de prevalencia,
por ejemplo, lo sacas del Masiona conciliar y a veces
de una fundación privada,
de unos gente que pues qué persona tuvo cáncer
y y tenían mucho dinero, y es que tiene una página web,
entonces no es el mismo nivel de información
y tal vez debería saber, y además el contexto supercrítico
pues se fía de lo que le das y le daban los de verdad,
lo cual me parece especialmente peligroso.
Por ejemplo, subió un un folleto donde de una clínica
privada chilena muy importante,
que lo hubieran mencionado por nombre,
pero que tiene que ver con alemanas, sobre cáncer de próstata
no un escriben para cáncer de próstata, que es una
de esas escribes que sabemos que no funciona especialmente solo
el Senado etc tiene una cantidad falsos positivos terribles
detecta muchos cauces de desarrollo muy lento
que no le harían daño a la persona;
las consecuencias de la ofreció son especialmente graves.
Entonces, bueno, es bien complejo.
Si uno sube solo ese folleto, claro, usa esa información,
le da valor, de verdad,
no sube el aconsejable un 50 años se sometan a esto,
porque es maravillosa, por todo lo que me dice el folleto.
Si les hubo, además de eso, les hubo otra información que son bueno
pudieran ser con el ejemplarizante.
Era una gente que se dedica a estas cosas, ha creado folletos,
donde nos muestra información muy clara de beneficios y daños,
1.000 personas que se someten discriminen
y personas que no hubo daños y beneficios.
Entonces,
cuando les subes las dos tipos de información entonces cambio,
dice.
Bueno, dado que parece que no hay una diferencia significativa,
entonces, tal vez no, y claro,
uno esperaría que tal vez hiciera de esa,
naturalmente sin que uno se lo pipa.
Entonces, bueno, es muy útil.
Si uno sabe lo que preguntar
y puede analizar críticamente esa información,
pero es muy dependiente de la información disponible
y de lo que le preguntas específicamente, muy concretamente,
el último ejemplo muy rápido que voy a poner, bueno,
voy a hacer muy, muy raro, bueno, para para no confundir las peras.
Básicamente.
El ejemplo opuesto, básicamente, a una persona que acude a urgencias
con sospecha, infarto, celebran hay el problema que tenemos,
que la prevalencia es altísima,
porque las personas que llegan urgencias con sospecha
infanto-cerebral, nos llevan paseando por la calle
y no sea casi seguro que tiene el infarto cebrado.
Entonces, la prevalencia es casi de 800 900.
De cada 1.000, muy muy elevado, es el problema,
es el de los falsos negatives.
Le pasamos a informaciones, decirnos.
Oye, le recomendarías la resonancia de difusión, que es una prueba
para detectar qué está pasando en cerebros y demás,
y dice.
Si debido a la alta prevalencia,
a las características es recomendable,
que sirva para perfectos le hacemos una imagina
que está someta a prueba y resultados negativo.
Debería confiar en resultado un solo.
Entonces calcula el valor preventivo negativo,
que es de un solo un 60 por 100;
es decir, hay un 40 por 100 de negativos erróneos,
de personas que están teniendo un infarto,
que se las descarta porque se ha hecho esa prueba
y entonces empeora su condición, a veces de manera sí;
y ahí entonces bueno, no;
en realidad no debería confiar.
Pero solo porque yo sabía que pasaba,
es y le hice entonces, bueno, cuando le decimos, nunca nos diga,
globalmente hice, bueno si da una recomendación que está
fuera de lo que se hace y se dice y dice la norma internacional.
Entonces, bueno, no voy a entrar en detalles, pero básicamente resumen
y hablando técnicamente todo más y entonces un poco en contexto.
Un artículo muy reciente es un es un reprimo nunca se publica,
que de alguna manera es nuestras habilidades impresionantes.
De razonamiento a las demandas de nuevos de lenguaje
dependen críticamente; un elemento que es saber
qué pregunta esa tener conocimiento saber qué puede pasar etc
etc entonces en respuesta a esta pregunta
no solo los grandes modelos de lenguaje,
no como el siguiente,
paso para recomendaciones, yo lo cambiaría no como en mi lógica
de hacer cambiar las preguntas difíciles por preguntas fáciles,
confiaría se en Rappel Stichting.
Yo creo que la respuesta es no hay y es que mi sensación interaccionando
con los modelos del lenguaje, para este tipo de situaciones.
Es que van a hacer exactamente lo que tú les pidas, van a decir,
van, van a responderte exactamente todo lo que tú les pidas.
Pero además de manera inconsistente,
en función de dónde cae las probabilidades en su,
en su gran mapa, enedimensional y si saben razonar,
volvemos a oliver que cualquier humano razonable,
cuando ve esto sin un esquema
-el viernes 44 que hay muestras, algo hace 28 kiwis el domingo,
el doble es bueno, venía unos un poco más pequeño,
pues igual me ha preguntado por el número de quién es,
no por cómo no, por el tamaño o no por medio de lo que lleguéis.
Entonces, bueno, los sumamos y todo bien que dice
no de las últimas versiones súper buenas,
razonando de hecho, jefe dice, bueno, como el domingo cinco
era más pequeño tenemos que restamos,
es decir, hace cosas distintas y sigue a esquemas distintos
y, a veces información no relevante
descarrila estos niveles.
Creo que estamos ya en tiempo, más o menos tampoco quiero aburrirnos
mucho pero pero me recuerda mucho a al problema
de la inteligencia artificial, fuerte de andando de.
Bueno, hay sintaxis, pero no semántica,
o el tipo de semántica que tenemos es una no profunda con capacidad
de asociación y relación,
si no tenemos espacio enedimensional semántico,
que da la no cómo resuelve algunos de los problemas superficiales
de la semántica, pero no los más profundos,
y solo como ejemplos de si se le pone esa multiplicar hace cosas muy,
muy buenas al principio y luego son muy malas
cuando le pides que juegan ajedrez ofrece movimientos ilegales,
es decir, hace cosas que no son sugerentes
de que lo que está haciendo es razonar, sino simplemente tiene,
como decía esta persona una persona anónima.
En un chat.
Alcázar de los elements saben mucho
pero no entienden nada, no tienen todo el conocimiento universal,
pero no entienden ese conocimiento.
Entonces, bueno, pues a su vez resumen definitivo,
los humanos no somos buenos razonando hay, hay maneras de mejorarlo,
pero estas tienen consecuencias inesperadas,
complejos, los asistentes de inteligencia artificial
podrían ayudar, pero genera, nutra capa nueva
de problemas de dificultades
que tenemos que estudiar muy bien desde antes de aplicarlos.
Entonces, mi opción definitiva
sería, por favor, no usemos estas cosas.
No debería ser posible darlas para no.
Para recomendaciones médicas,
sin presencia, un especialista que pueda interpretar
que pueda hacer las preguntas adecuadas,
pero por eso precisamente club como tenerlas graves
son muy dependientes de lo que uno les pregunta,
y esta es una administras ciencias favoritas de la historia,
es que es básicamente como se trata de política pública,
a veces no, las pequeñas cambios que hacemos tienen
consecuencias inesperadas, terribles.
Entonces es mejor ir con cuida es gracias.
Un poco se nos aún más micromachines,
nos a las auténticas perdón por la celeridad.
Se ha dejado en blanco un razonamiento a ese.
Sí bueno, para añadir como curiosidad,
hace poco salió un estudio de uno de los científicos de lo
viste, no vale que explican que van un poco en la misma línea,
que es lo que he explicado a uno explican
que que lo los métodos de entrenamiento
o hacen fin del modelo, porque meten los problemas
de acuerdo con los que después tuvo hasta testear el modelo,
para ver si funcionamiento constructores,
metes problemas solución,
y después le hizo el modelo de solucionar problemas.
No; caen ellos mismos en problemas, muchas veces de perfil
tienes muchas otras, exactamente una,
los problemas que presentaba, acendrada de la prevención,
pero claro, los hace perfectas porque sabe,
porque es que tiene unos 500.000.000 de ejemplos de cualquiera,
eso esbozan literatura científica, inocentes de datos que se planteó 4,
estamos tu mostrando baja bajo un 30 por 100 su métrica,
o sea, si resuelve bien equis ejercicios un 30 por 100 de ellos
nos los deja de resolver bien,
simplemente cambiando datos que nos son menos relevantes.
Sobre eso es un datos dentro de las problemáticas
ni simplemente dan información superflua al problema,
y solo por el lobo verifiquin que estaba teniendo.
Pues estaba, está mostrando,
está por boca de alguna manera espurios
o porque no hacen.
Perdone, Lulucf.
Quiero acabar nunca.
Eso es un dato curioso que también su puerta un poco entonces
no es curiosa o parezca
o porque la la era una especie de ilusión colectiva
muy muy peculiar,
pero que además está basada en algunos datos reales,
porque el justo recientemente también,
a raíz de tener que haber hecho esta charla,
me puse a jugar más.
Con cuando esta humor no cuando salió el primer asador de 3,
crea en su momento, formo que bueno,
que interesante le hizo un padre preguntas,
y creo que la tercera pregunta que le hice fue de mi ámbito
de conocimiento.
No debe razonamiento Valls.
No hizo una pregunta si técnica y me dio una respuesta,
que al principio era como sea.
Yo sabía de qué artículo salía cada frase ves,
pero en algún momento la problemas lo echaron a perder, le llevaron
por otra que me han empezado a decir cosas raras
y fue como vale.
Esto no funciona también como la gente está diciendo
y no lo volvió a mirar hasta hace medio año
y recientemente.
Es a raíz de esta charla, me puse a usarlo más
y, por ejemplo, yo programo en herreno programa impacto,
a mí me puse a crear un sistema
para hacerle fotografías a exámenes de alternativas
y que me sacara los las casillas.
Marcadas no marcadas nunca es algo que siempre ha querido tener,
sin tener mucha idea.
Programar epaitu en un de horas.
Tenía un prototipo.
Funciona tardé un ensayo error?
Me decía.
Cosas raras, pero no corregía.
Lo ponía aprobar.
El código, fallaba, funcionaba
y lleva avanzando internacionalmente muy raps.
Eso es increíble.
Esto es una revolución brutal y dentro del mundo la informática,
sintiendo mucha gente,
lo está utilizando para para programar Google.
decía que el 25 por 100 de su código ya está generado
por inteligencia artificial.
Entonces tiene utilidad en contextos técnicos concretos,
donde hay una comprobación rápida de si eso funciona o no,
y seguramente no es tan útil como no genera otros problemas,
pero bueno.
Pero en contextos donde hay consecuencias.
Sobre el mundo real,
donde hay personas que no saben exactamente lo que está pasando,
que no pueden comprobar si eso está bien o mal,
no tiene un peligro muy grande.
Por la validez a paciente, porque es un poco,
ese es el es el genio que sabe de todo,
pero no entiende nada.
Muchas gracias, señoras.
Muchas gracias por la charla charlas,
muy interesante ante lo que habría que aumentar la formación
de los médicos en el análisis, se vaya a enseñar,
sin duda, ninguna favor porque sí los utilizados
la atención bueno en general la estadística es contraintuitiva
es decir no no nosotros no funcionamos así entonces,
la un poco lo que decía antes en otra charla que repetimos
no es los modelos, comportamientos, pues vamos a entenderlo
con la inteligencia artificial, en los problemas,
pero podemos salir desde otro punto no yo observado es una observación
muy muy pequeña que calcula muy mal change Claro,
si los cálculos los a mí me ha pasado hacerlo,
operaciones sencillas,
mal hechas, estoy cebo como para zonas grandes,
sobre todo no lo decías estadísticamente y entonces, bueno,
responde donde las más frecuentes es curioso,
hay una prueba que es el famoso famoso,
el famoso debiera de pasar un río con la cabra la cabeza
y luego la pues tú le preguntas.
No estoy en el brazo del río una oveja quien tengo que hacer
y te responde al agua y entonces,
si no hay ningún lobo, entonces, cuando le dices eso ya sí es verdad.
Pasas por una vuelta,
pero no lo que yo quería preguntarle.
Lo siguiente.
Visto que es muy contraintuitivo,
una estadística en general y enseñan muchísimos más,
sin embargo hay algunas teorías sobre el sobre el funcionamiento
del cerebro que dicen que nuestro grupo está continuamente
haciendo predicciones, valles llanas,
y formulando las en función de información de hombre;
o sea, está los un predictor continuo.
Estoy pensando en la actualidad y se olvida de estas,
y entonces hubo un porque somos tan malos más razonan,
obedecen a ver si nosotros lo que se está continuamente cientos
de predicciones, movernos Esquerdo.
Somos tan unos incapaces de entender cuando aseguramos este tipo de.
Claro no es muy buena pregunta, no hay una discusión muy grande
sobre si si efectivamente el cerebro funciona Manuel Valls, Ana o no,
y en un agente no estaba de acuerdo, sería razonable,
creo que lo hiciera, porque él, como el teorema valles,
es el mecanismo óptimo, demostrable.
Para actualizar probabilidad no matemáticamente se puede demostrar
que sea el óptimo,
no significa que sea el más eficiente o el que los nuestros,
y, sobre todo eso yo creo que la respuesta que te voy a dar
es muy decepcionante,
porque creo que simplemente tiene que ver con niveles de análisis
nuestras neuronas, hacen millones de cosas
y computan un montón de cosas de las que no tenemos ni idea.
Entonces el mecanismo no como que parte de Fisiología,
pero el mecanismo computacional,
que sea nuestro cerebro es el que es por motivos diversos,
pero el razonamiento vaya siendo es un razonamiento de altísimo nivel
que requiere comprensión de lenguaje,
de probabilidades, modelos mentales o o lógica
de algún tipo.
Claro, es esa escala humana con palabras humanas, no, y,
y, como esa de esa base computacional con la que funcionan cerebro,
asumiendo que fuera valls llana, no llega ni un poquito a este,
alcaliber y, pero detrás no se sabe en mi tesis doctoral,
por ejemplo, mi hipótesis fundamental,
que porque somos tan malos razonamiento
vais llanamente también es es, es bien decepcionante,
y es que es simplemente por complejidad computacional.
Hicimos experimentos donde las, el algoritmo vallas
y me digamos uno puede 1, puede cambiar un poquito la prevalencia,
la sensibilidad especificidad y depende de los numeritos
que pongas, la operación matemática,
que es que hacer es distinta, por poner un ejemplo muy sencillo,
así era priorizaba ponerse al 50 por 100;
se simplifica un vuelco porque eliminas
no una de las una de las variables, la eliminación,
la ecuación y pasos de más o menos -5 pasos de calcula
tres o a dos depende de cómo miras; entonces básicamente la;
el algoritmo cuando lo hace con probabilidades
es supercomplejo nadie lo cierto
prácticamente cuando lo haces con frecuencias naturales normales;
es más, sencillito más personas;
lo aciertan si además de frecuencias naturales,
usas estos trucos para simplificar la ecuación
y tienen que hacer el mismo problema con la misma ecuación
se se múltiples a la gente, lo hace mucho mejor.
Entonces, mi impresión personal es que es difícil solo
porque computacional mente es difícil por,
por poner un ejemplo muy rápido.
Una de las comprobaciones que hice cuando empecé a cambiar
la perspectiva en esto fue, no te voy a poner en la información
el folleto y extraer informando.
No te voy a poner la operación matemática,
una operación matemática.
En su versión problemas?
Ahí ya tienes los números o tienes que hacerme esta.
Esta multiplicación y división en propiedades con frecuencia
en realidad es más compleja, tiene multiplicaciones y divisiones
en frecuencias o tenías que hacer una suma invadirse.
Pues en su versión sencillo preguntaba por las sólo
un 30 por 100 de las personas las resolvían correctamente?
Es la operación matemáticas, una ecuación.
Vamos a una nueva nueva,
una, una división con una suma,
porque en realidad navarra se olvida casi nada.
Entonces, en mi sensaciones, no como a la gente.
Cuando decimos la gente es mala;
con razonamiento Valls a lo que estamos diciendo.
Estamos diciendo cuando te pongo varias frases con números.
Tú no sabes que tienes que hacer con ellos,
pero en realidad tienes que usar una fórmula.
Razonamiento hobbesiano.
No lo sabes hacer, señor tras las causas?
Hacer porque no rozamos país llanamente
porque la propia operación matemática,
incluso cuando usamos los números, cuesta y da resultados.
La gente somos más o menos topes y entonces es como la.
La.
La pregunta es: yo creo que está la pregunta general del área.
No creo que está mal formulada, o sea, no nos razonamos,
probablemente nuestro en el mundo real.
Cuando nos enfrentamos a situaciones de la vida somos más vallesanos
de lo que parece.
Pero cuando nos ponen problemas de laboratorio,
problemas del libro, donde tenemos que hacer un cómputo formal,
pues somos tan buenos como como son todos los chiquillos,
los institutos con las matemáticas, no sé si he respondido,
desde luego, sí claro.
Claro, claro.
Por ejemplo, de hecho de ellas, de hecho,
nuestros protocolos más grandes lo que hacemos para tratar
de entender por qué la gente no lo hace bien,
le pasamos varias escalas, una de ellas es la enseña matemática
y obviamente hay una relación entre la enseña matemática
y ser malo.
En razonamiento
Valls han o de alta complejidad, pero bueno, buenos días,
enhorabuena Gorka por muchas.
También quiero darle enhorabuena, Alejandro,
porque me encantado y de paso,
a los organizadores iniciadores a Isabel, ya adalid,
porque este tipo de eventos creativo,
y además también intermitentes las futuras,
me interesa mucho la idea que tiene sobre cómo mejorar la forma
de dar información al paciente sobre los y equilibrado
y, claro, yo me he preguntado también habría que mejorar la forma
de comunicar el resultado no porque, si no estoy equivocado,
la aspiración de un trato equilibrado,
sobre todo en fortalecer la sensibilidad,
aunque eso sea a costa de la especificidad.
Descartamos agente salas como tal en términos
de la teledetección de señales
como el criterio lago no más libera posible.
Pero, claro, eso multiplica la falsa alarma.
Pero claro, cuando comunicase eso el paciente también tiene derecho
a saber el susto que se lleva es enorme.
Asumimos que es el menor de los problemas,
que haya una preocupación por algo que luego se demuestra.
Finalmente fue un falso positivo,
pero, claro, son semanas a veces meses de sufrimiento,
no sólo de la persona del paciente, sino de su familia.
Quizás ahí también me imagino que estáis haciendo
o te habéis previsto intentar mejorar cuando ya hay un diagnóstico
en el que la información ya se olvidó de cuando se vistió hacer
el en el caso de que sea voluntarios,
pero hay otros, forman más bien parte protocolizada,
y yo creo que ahí como hay que hacerlo esto es lo que hay.
Pozo entonces, que se puede hacer ahí
porque efectivamente no cometer, le quitaron naval
y que haya falsa alarma, aunque luego sea un susto.
También tenemos derecho a saber con la extensión del problema
y a lo mejor, tranquilo, porque solamente se queden es falso.
Positivo.
Vuelvo a la pregunta octavo, Preciado no como a raíz de varias
de las refugiadas que pudimos.
Efectivamente, cuando la gente recibe el positivo ya da
igual lo que se que cae seguro en el diagnóstico.
Además, empezamos a plantear un poco cosas en esa ley, pero,
pero yo creo que por por responder a la pregunta más general,
tengo la sensación de que se están.
Se están cruzando dos ámbitos distintos.
Toda la lógica de la información,
que saben.
Consentimientos informados sobre pruebas médicas,
etc. Y la lógica hay detrás de los cribados.
Es una lógica.
Nivel de epidemiología y a nivel de epidemiología
tiene todo el sentido del mundo, tiene sentido todo el sentido
del mundo que se habla en estos términos,
que tiene todo el sentido del mundo.
Lo que dicen los cribados son para descartar gente sana,
y centrar ten los pocos positivos que te van a quedar comparativamente,
y a eso se les presta más atención.
La gente, obviamente no sabe eso,
y cuando recibes un resultado positivo tienes cáncer,
y al fin del mundo y cosas similares,
y de hecho ahí hay artículos constatados
de personas que han cambiado su vida.
Se han suicidado, cosas terribles después de resultados positivos
en crees.
Pero, por otro lado, hay una parte de ese balance
entre entre el beneficio y el costo de beneficio de los de los cribados
que muchas veces incluso la gente que está en el ámbito de toma
de decisiones no lo comprende, envidiar hay por ejemplo a estudios
que estiman que el el costo económico así si lo digo bien,
de la de de sobrediagnóstico probase, innecesarias, etc.
Por el cáncer de mama.
Solo en Estados Unidos solo por mamografía para cáncer
de momento en Estados Unidos ronda los no se reconocieran
2000 o 4.000 millones de dólares anuales.
Qué capas, que es dinero, que podemos dedicar a otras cosas.
Luz, sobre todo porque a determinadas edades
el balance entre daños y beneficios
no entre entre cuántas vidas se salvan realmente
y cuánto daño hacemos en términos de falsos positivos
de sobrediagnóstico de mastectomías innecesarias de infecciones etc
es sustancial entonces es complicado como que que hay allí
o sea ya estaban en contextos.
En el Ministerio de Salud chileno, por ejemplo,
no presentan no algunos datos y claro, enseguida,
como tienen ganas de hacer cosas y me parece muy interesante,
pero pero el problema para mí
personalmente es qué consecuencias tiene cualquier intervención
que hagamos sobre la conducta, las Person nuestros,
algo que es mucho más complicado a estudiar y en el caso particular
de cómo consigue escasa de esos dos mundos,
no al mundo.
La epidemiología con el mundo de la persona que se someten escribe
a un cribado general, donde le van a decir si es positivo o negativo,
y eso tiene un significado, aunque tienen no,
y sabemos que era la solución a todos los problemas
en la educación, pero al mismo tiempo
no soluciona ningún problema porque es muy difícil.
Educar a todo el mundo entonces es,
es súper interesante se alinea en las que no la hemos desarrollado,
lo suficiente porque hemos no,
trata de trabajar un poco más en este cambio de perspectiva
y en ver qué consecuencias tiene para las decisiones de las personas
gozaban de llegar lo más cercano posible,
no real.
Pero, pero el aspecto educativo, de qué significa un positivo?
En particular, no lo hemos trabajado negociado,
sin duda.
Es una línea muy fructuoso o al menos interesante.