


Antonio Ortiz
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@antonello
Influenciador de fotos de paseo marítimo en Whatsapp Status. No sabemos gran cosa, vamos saliendo del paso.









El caos urbanístico frena la construcción de más de dos millones de viviendas. Hay suelo y, lo más importante, ya está incluido en el planeamiento urbanístico. Sin embargo, sostiene un estudio, no se construye porque el mercado inmobiliario ha colapsado elconfidencial.com/economia/2026-…









Un estudio muy interesante para valorar los modelos generales de IA en el diagnóstico médico. La clave: las tasas de error superan el 80% en todos los modelos cuando se les pide realizar un diagnóstico diferencial, es decir, cuando aún no se dispone de información completa del paciente. Con datos más completos los mejores modelos alcanzan una precisión superior al 90%. En esto último hay fuertes diferencias entre modelos antiguos y pequeños (ej Gemini 1.5 Flash) vs modelos mucho más actuales y razonadores (ej Grok 4, GPT-5, Claude 4.5 Opus y los Gemini 3.0 van mucho mejor). Y una cosa más, los propios investigadores reconocen que evalúan modelos sin RAG (acceso a una base de datos médica especializada), herramientas ni arquitecturas agénticas (que mejorarían el rendimiento). Esto creo que es muy importante para todo el enfoque de uso de IAs como segunda opinión (o primera antes de ir al médico): los modelos (incluso los mejores) son eficaces para identificar un diagnóstico final una vez que disponen de todos los datos, pero fallan en las etapas iniciales del razonamiento clínico, cuando la información todavía es vaga o parcial. Y aquí entra en que el paciente, incluso un paciente que se siente bien informado, puede pasar datos y preguntas que se necesitan en ese diagnóstico. El estudio: jamanetwork.com/journals/jaman…








