Desarrollo de una Asistente Virtual basado en LLMs para el dominio de conocimiento en Metrología Biomédica
Descripción del Articulo
En el sector salud, las mediciones precisas son esenciales para diagnósticos y tratamientos efectivos. Sin embargo, existe una limitada capacitación en metrología biomédica para los Ingenieros Biomédicos, lo que puede limitar su desempeño. Este estudio evalúa el conocimiento de los Modelos de Lengua...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Tecnológica del Perú |
| Repositorio: | UTP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/13089 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12867/13089 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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En el sector salud, las mediciones precisas son esenciales para diagnósticos y tratamientos efectivos. Sin embargo, existe una limitada capacitación en metrología biomédica para los Ingenieros Biomédicos, lo que puede limitar su desempeño. Este estudio evalúa el conocimiento de los Modelos de Lenguaje de gran tamaño (LLMs) en metrología biomédica para desarrollar un asistente virtual especializado que apoye a estos profesionales. Se evaluó la efectividad de LLMs en función de la precisión y coherencia de sus respuestas utilizando el examen de Certificación CBET y métricas como Rouge-L, F1 Score y Similitud Coseno. El modelo Llama 3.2-3B Mini optimizado con Generación Aumentada por Recuperación (RAG), mostró un incremento en el F1 Score de 0.402 a 0.526, una puntuación Rouge-L de 0.497 y una Similitud coseno de 0.657, evidenciando su capacidad para generar respuestas relevantes y precisas. El asistente virtual desarrollado representa una herramienta prometedora para mejorar la formación y el desempeño de los Ingenieros Biomédicos, asegurando el acceso a información precisa y confiable, fortaleciendo la seguridad en el sector salud. |
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El modelo Llama 3.2-3B Mini optimizado con Generación Aumentada por Recuperación (RAG), mostró un incremento en el F1 Score de 0.402 a 0.526, una puntuación Rouge-L de 0.497 y una Similitud coseno de 0.657, evidenciando su capacidad para generar respuestas relevantes y precisas. El asistente virtual desarrollado representa una herramienta prometedora para mejorar la formación y el desempeño de los Ingenieros Biomédicos, asegurando el acceso a información precisa y confiable, fortaleciendo la seguridad en el sector salud.Campus Lima Centroapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UTPUniversidad Tecnológica del Perúreponame:UTP-Institucionalinstname:Universidad Tecnológica del Perúinstacron:UTPAsistente VirtualMetrología BiomédicaInteligencia ArtificialModelos de lenguajehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.06.00Desarrollo de una Asistente Virtual basado en LLMs para el dominio de conocimiento en Metrología Biomédicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUIngeniero BiomédicoUniversidad Tecnológica del Perú. 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