Uso del Chat Generative Pre-trained Transformer en la escritura académica en salud: una revisión de alcance

Objetivo:

mapear la literatura científica sobre el uso del Chat Generative Pre-trained Transformer , ChatGPT, en la escritura académica en salud.

Método:

se trató de una revisión de alcance, siguiendo la metodología del JBI. Se incluyeron bases de datos convencionales y literatura gris. La selección de los estudios se realizó previa eliminación de duplicados y evaluación individual y en pares. Los datos se extrajeron basándose en un guión elaborado y se presentaron en un formato descriptivo, tabular y gráfico.

Resultados:

el análisis de los 49 artículos seleccionados reveló que ChatGPT es una herramienta versátil, que contribuye a la producción científica, descripción de procedimientos médicos y elaboración de resúmenes alineados con los estándares de las revistas científicas. Se ha demostrado que su aplicación mejora la claridad de la redacción y beneficia áreas como la innovación y la automatización. También se observaron riesgos, como la posibilidad de falta de originalidad y cuestiones éticas. Las perspectivas futuras resaltan la necesidad de una regulación adecuada, adaptación ágil y búsqueda de un equilibrio ético en la incorporación del ChatGPT a la escritura académica.

Conclusión:

ChatGPT presenta un potencial transformador en la escritura académica en el área de la salud. Sin embargo, su adopción requiere una supervisión humana rigurosa, una regulación sólida y directrices transparentes para garantizar su uso responsable y beneficioso por parte de la comunidad científica.

Descriptores:
Enfermería; Inteligencia Artificial; Publicaciones Científicas y Técnicas; Escritura; Investigación; Ciencias de la Salud

Objective:

to map the scientific literature regarding the use of the Chat Generative Pre-trained Transformer, ChatGPT, in academic writing in health.

Method:

this was a scoping review, following the JBI methodology. Conventional databases and gray literature were included. The selection of studies was applied after removing duplicates and individual and paired evaluation. Data were extracted based on an elaborate script, and presented in a descriptive, tabular and graphical format.

Results:

the analysis of the 49 selected articles revealed that ChatGPT is a versatile tool, contributing to scientific production, description of medical procedures and preparation of summaries aligned with the standards of scientific journals. Its application has been shown to improve the clarity of writing and benefits areas such as innovation and automation. Risks were also observed, such as the possibility of lack of originality and ethical issues. Future perspectives highlight the need for adequate regulation, agile adaptation and the search for an ethical balance in incorporating ChatGPT into academic writing.

Conclusion:

ChatGPT presents transformative potential in academic writing in health. However, its adoption requires rigorous human supervision, solid regulation, and transparent guidelines to ensure its responsible and beneficial use by the scientific community.

Descriptors:
Nursing; Artificial Intelligence; Scientific and Technical Publications; Writing; Research; Health Sciences

Objetivo:

mapear a literatura científica referente ao uso do Chat Generative Pre-trained Transformer , ChatGPT, na escrita acadêmica em saúde.

Método:

tratou-se de uma revisão de escopo, seguindo o método do JBI. Foram incluídas bases de dados convencionais e literatura cinzenta. A seleção dos estudos foi realizada após a remoção de duplicatas e avaliação individual e em pares. Os dados foram extraídos com base em um roteiro elaborado, e apresentados de forma descritiva, tabular e gráfica.

Resultados:

a análise dos 49 artigos selecionados mostrou que o ChatGPT é uma ferramenta versátil, que contribui para a produção científica, descrição de procedimentos médicos e elaboração de resumos alinhados aos padrões das revistas científicas. Sua aplicação melhorou a clareza da redação e beneficia áreas como inovação e automação. Também foram observados riscos, como a possibilidade de falta de originalidade e questões éticas. Perspectivas futuras destacam a necessidade de regulamentação adequada, adaptação ágil e busca por um equilíbrio ético na incorporação do ChatGPT na escrita acadêmica.

Conclusão:

o ChatGPT apresenta um potencial transformador na escrita acadêmica na área da saúde. Contudo, sua adoção requer supervisão humana rigorosa, regulamentação sólida e diretrizes transparentes para garantir seu uso responsável e benéfico pela comunidade científica.

Descritores:
Enfermagem; Inteligência Artificial; Publicações Científicas e Técnicas; Redação; Pesquisa; Ciências da Saúde

Destacados:

(1) La IA tiene un potencial transformador en la investigación médica y en la enfermería.

(2) ChatGPT genera ideas y ensayos, mejora la coherencia y apoya las redacciones en salud.

(3) La supervisión profesional garantiza la calidad del ChatGPT y la originalidad de la escritura.

(4) Es necesario anclar el uso académico del ChatGPT en la responsabilidad y en la ética.

(5) Se avanza ampliando la literatura sobre el uso multifacético y disruptivo de los chatbots .

Introducción

La salud digital contemporánea está influenciada por los avances tecnológicos, como el Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA), que demuestra potencial para mejorar la escritura académica ^{( 1 )} . La definición de IA abarca un enfoque multidisciplinario para la creación de máquinas capaces de realizar tareas complejas, incluido el procesamiento del lenguaje natural ^{( 2 - 3 )} .

ChatGPT es un modelo de lenguaje, desarrollado por la empresa OpenAI y lanzado al mercado en noviembre de 2022. OpenAI es un laboratorio de investigación de IA con sede en Estados Unidos, compuesto por dos instituciones: una entidad sin fines de lucro ( OpenAI Incorporated ) y una entidad con fines de lucro ( OpenAI Limited Partnership ). Cabe señalar que existen dos formas de acceder a la plataforma de inteligencia artificial ChatGPT: gratuita, con herramientas de acceso limitado y mayor tiempo para actualizar la información que suministra la plataforma -la última ocurrió en 2022; y acceso pago, sin limitaciones ( ChatGPT Plus ), actualizado en 2023. ChatGPT, una evolución del modelo GPT-3, está específicamente entrenado para generar respuestas en lenguaje humano, y se aplica en varios ámbitos, como los chatbots y la escritura automatizada ^{( 2 - 4 )} .

Los chatbots se activan mediante una instrucción de lenguaje simple, también conocida como “ prompt ”, proporcionada por el usuario, y generan respuestas basadas en modelos de lenguaje estadísticos y probabilísticos ^{( 5 )} . Se adoptan ampliamente debido a su capacidad para proporcionar respuestas detalladas; sin embargo, existen preocupaciones con respecto a su capacidad para producir textos científicos precisos ^{( 6 )} . Los estudios indican que ChatGPT puede ser una valiosa herramienta auxiliar en la redacción académica, pero la supervisión humana es crucial para garantizar su precisión ^{( 7 )} .

Muchas revistas científicas aún no reconocen a ChatGPT como autor de artículos, resaltando así la necesidad de pautas y regulaciones éticas para su uso responsable ^{( 8 - 10 )} . A pesar de las preocupaciones planteadas, una implementación adecuada del ChatGPT y otros modelos de lenguaje puede acelerar la innovación en el campo de la salud y promover la diversidad en la investigación, al eliminar las barreras del idioma ^{( 7 , 11 )} .

Dadas las preocupaciones legítimas planteadas con respecto al posible uso inapropiado del ChatGPT, es de suma importancia establecer pautas y regulaciones adecuadas para garantizar el uso seguro y responsable de las capacidades de la inteligencia artificial. Esto se vuelve esencial para limitar posibles complicaciones futuras y mitigar riesgos potenciales y resultados negativos. A medida que ChatGPT se adopta cada vez más en la comunidad científica, particularmente en el área de la salud, existe una necesidad apremiante de comprender mejor sus aplicaciones y contribuciones específicas.

La selección del enfoque para realizar el presente estudio se justifica por el objetivo de identificar la evidencia disponible en un dominio específico, que en este caso se refiere al uso del ChatGPT en la escritura académica. Explorar la literatura científica en esta área puede revelar patrones, lagunas e implicaciones éticas y legales importantes, así como posibilidades y contribuciones de la tecnología de inteligencia artificial, como los modelos de lenguaje. Por lo tanto, el presente estudio tiene como objetivo mapear la literatura científica sobre el uso del ChatGPT en la escritura académica en salud, con el objetivo de identificar tendencias, brechas y contribuciones al conocimiento científico. Esto permitirá una comprensión más profunda de las aplicaciones de esta tecnología en la contemporaneidad, así como de las implicaciones éticas asociadas.

Método

Esta fue una revisión de alcance realizada según la metodología del JBI ^{( 12 )} . El protocolo de investigación se registró en el Open Science Framework bajo el registro DOI 10.17605/OSF.IO/MDKHG ^{( 13 )} , y se utilizó la extensión PRISMA-ScR ( Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses for Scoping Reviews ) para informar los resultados del análisis de alcance ^{( 14 )} .

Criterios de elegibilidad

Tomando en cuenta las siglas “Población, Concepto y Contexto (PCC)” para formular la pregunta de investigación, se obtuvo la siguiente pregunta: ¿Cuál es el panorama actual de la literatura científica en el área de la salud que aborda el uso del ChatGPT en la escritura académica, incluyendo sus tendencias, lagunas y contribuciones al conocimiento científico actual?

Se consideraron publicaciones que se centran en el uso del ChatGPT en la producción de escritura académica en el área de la salud, excluyendo aquellos estudios que utilizaron herramientas o tecnologías de escritura distintas a ChatGPT. En cuanto a las fuentes, la revisión abarcó estudios experimentales y cuasiexperimentales, estudios observacionales analíticos y descriptivos, enfoques cualitativos, revisiones sistemáticas y metaanálisis. Además, se consideraron capítulos de libros, resúmenes de congresos, tesis, disertaciones y otras fuentes de literatura gris relevantes al tema, como revistas y sitios web especializados en el área de la salud, con el fin de abarcar una gama integral de perspectivas y evidencias.

Fuentes de información y búsqueda bibliográfica

La estrategia de búsqueda trató de localizar estudios publicados y no publicados, incluida la literatura gris, en tres etapas. El primer paso implicó una búsqueda inicial en PubMed y en el Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) para encontrar artículos relevantes sobre el tema. Esto incluyó la identificación de palabras clave en títulos y resúmenes, así como términos indexados ( MeSH / CINAHL Headings ), para desarrollar una estrategia de búsqueda integral ^{( 15 )} .

El equipo de revisión decidió centrarse únicamente en términos relacionados con ChatGPT en su estrategia de búsqueda, dada la novedad del tema. La inclusión de todos los elementos de la estrategia PCC no ayudó a encontrar registros relevantes sobre escritura científica, debido al estado actual de publicaciones sobre ChatGPT. El uso de términos más específicos aseguró una búsqueda sensible y completa, sin perder el enfoque de la revisión. Por lo tanto, la elección de utilizar sólo los términos conceptuales en la estrategia de búsqueda fue apropiada para los objetivos de este estudio.

La búsqueda piloto final se realizó en dos bases de datos, PubMed y Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud (LILACS). Luego de identificar la relevancia de la estrategia implementada, así como el posible reconocimiento de nuevos términos relacionados con el concepto “ChatGPT”, se registró el protocolo. A modo de ejemplo se destacan los términos utilizados en la estrategia de búsqueda implementada en bases de datos internacionales: ((“ChatGPT” OR “Chat GPT” OR “Generative Pre-trained Transformer” OR “Generative Pretrained Transformer” OR “GPT language model” OR “Transformer-based language models”) AND (“academic writing” OR “academic publications” OR “scientific writing” OR “scientific publications” OR “scholarly writing” OR “scholarly publications” OR “Writing for Publication” OR “text production” OR “computer-assisted writing” OR “virtual writing assistance” OR “virtual writing assistant” OR “writing automation” OR “natural language processing”)).

Luego de esta etapa, se realizó la búsqueda definitiva el 12 de mayo de 2023, en las siguientes bases de datos: LILACS, PubMed, CINAHL, Embase, Scopus, Cochrane Database of Systematic Reviews y Web of Science Core Collection . Para identificar la literatura gris, se buscó en Google Scholar. Se incluyeron estudios publicados en cualquier idioma.

Selección de las fuentes de evidencia

Después de buscar en las fuentes de información, las citas identificadas se importaron al software EndNote 20 ( Clarivate Analytics , PA, EUA), donde se eliminaron los duplicados ^{( 16 )} . Luego, los artículos se exportaron a la aplicación Rayyan ( Rayyan Systems Inc ., Cambridge, MA, USA), utilizada para seleccionar los estudios ^{( 17 )} .

Al seleccionar los estudios, dos evaluadores independientes analizaron los títulos y resúmenes, siguiendo criterios predefinidos para su inclusión. Posteriormente, los textos completos de los estudios potencialmente relevantes fueron sometidos a un análisis exhaustivo por parte de los mismos evaluadores, manteniendo los mismos criterios de inclusión. Todos los motivos de exclusión de los estudios que no cumplieron los criterios se documentaron detalladamente. Cualquier desacuerdo entre los evaluadores durante el proceso de selección se resolvió mediante discusión o con la intervención de un tercer evaluador.

Extracción de datos

Dos revisores independientes utilizaron un guión en el Microsoft Excel para extraer datos de los estudios seleccionados en la revisión de alcance. Los datos extraídos incluyeron información de identificación como autores, título, año, idioma, revista, institución y país. También se recogieron objetivos, métodos y principales resultados, cuando correspondía, siguiendo la estructura del PCC. Esta etapa evaluó las contribuciones de la literatura e identificó limitaciones, brechas, tendencias emergentes e implicaciones prácticas del uso del ChatGPT en la escritura académica ^{( 18 )} . El formulario de extracción de datos, así como el formulario de orientación para la extracción de datos, que detalla cada elemento a extraer, se presenta en el Material Complementario (disponible en: https://doi.org/10.48331/scielodata.BMQMKD ).

Análisis y presentación de los datos

Al realizar el análisis de datos, se utilizó el método básico de análisis de contenido cualitativo, que implica un enfoque combinado de análisis inductivo, seguido de análisis deductivo. Este método es ampliamente reconocido y utilizado en investigaciones cualitativas, así como en revisiones de alcance ^{( 15 , 19 )} .

Se inició con un proceso de codificación abierto, en el que los investigadores, de manera imparcial, identificaron conceptos, temas y características pertinentes en los datos brutos, además de la posterior creación de categorías generales ^{( 15 , 19 )} . Estas categorías generales emergidas inductivamente fueron utilizadas para componer las variables de interés en el instrumento de extracción desarrollado por los autores.

Posteriormente, los contenidos enumerados entre las categorías generales se agruparon según ideas idénticas, similares y complementarias, refinamiento que contribuyó a la actualización de las categorías. El surgimiento deductivo de las nuevas categorías agrupadas permitió una organización sistemática de los resultados, simplificando la comprensión de la información y facilitando la identificación de tendencias, patrones e insights relevantes relacionados con la pregunta de investigación en cuestión ^{( 15 , 19 )} .

La estrategia de búsqueda y los resultados del proceso de selección se presentaron en un flujograma PRISMA-ScR ^{( 14 )} . Los datos extraídos se presentaron en formato descriptivo y tabular, observando las directrices del JBI ^{( 15 )} . Asimismo, se generaron imágenes de síntesis y un mapa temático coroplético mundial, representando el porcentaje de artículos publicados por país, con el objetivo de presentar los resultados de forma visual y gráfica.

Cabe señalar que no se utilizó el ChatGPT en la preparación textual de este artículo, ni actuó como coautor responsable del contenido, sino únicamente como herramienta auxiliar en la revisión ortográfica y gramatical de parte de las secciones del manuscrito.

Resultados

Inicialmente se encontraron 646 estudios en bases de datos y literatura gris. Después de eliminar duplicados, quedaron 408 publicaciones potencialmente elegibles. El análisis de títulos y resúmenes llevó a la exclusión de 341 documentos, resultando en la selección de 67 artículos para lectura completa. Luego de un riguroso proceso de selección, 49 artículos conformaron la muestra final, como se representa en la Figura 1 .

Figura 1
- Flujograma del proceso de selección de estudios según el Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). Ribeirão Preto, SP, Brasil, 2023

Características de los estudios

El presente artículo se centra en la amplia gama de contextos en los que se ha empleado el ChatGPT, como lo demuestra el análisis de los 49 artículos incluidos en esta revisión. Los autores exploraron varias áreas de aplicación, desde cuestiones relacionadas con la integridad científica hasta la generación de resúmenes científicos y la realización de revisiones sistemáticas.

El mapa temático presentado en la Figura 2 ofrece una representación coroplética proporcional de la distribución de los artículos, considerando los países de origen de los autores, con énfasis en los Estados Unidos de América (EE.UU.), India y Reino Unido.

Figura 2
- Distribución de la frecuencia de los artículos publicados por países. Ribeirão Preto, SP, Brasil, 2023

Uno de los artículos fue publicado en alemán, mientras que los otros 48 trabajos estaban disponibles en inglés, como se muestra en la Figura 3 . Además de esta información, se encuentran disponibles otros detalles, como los tipos de fuentes, títulos de artículos y años de publicación de los 49 artículos incluidos en esta revisión.

Figura 3
- Caracterización de los artículos incluidos en la revisión de alcance. Ribeirão Preto, SP, Brasil, 2023

Tipo de fuente	Título del artículo	Idioma	Año
Artículo de opinión ( 20 )	ChatGPT * and the future of medical writing	Inglés	2023
Artículo de opinión ( 21 )	ChatGPT *: Disruptive Educational Technology	Inglés	2023
Artículo de opinión ( 22 )	ChatGPT * and other artificial intelligence chatbots and biomedical writing	Inglés	2023
Artículo de opinión ( 23 )	Using ChatGPT * in the Medical Field: A Narrative	Inglés	2023
Artículo de opinión ( 24 )	ChatGPT * and publication ethics	Inglés	2023
Artículo original ( 25 )	Artificial intelligence in scientific writing: a friend or a foe?	Inglés	2023
Artículo original ( 26 )	Generative artificial intelligence: Can ChatGPT * write a quality abstract?	Inglés	2023
Artículo original ( 27 )	From human writing to artificial intelligence generated text: examining the prospects and potential threats of ChatGPT * in academic writing	Inglés	2023
Artículo original ( 28 )	Implications of large language models such as ChatGPT * for dental medicine	Inglés	2023
Artículo original ( 29 )	ChatGPT * for Future Medical and Dental Research	Inglés	2023
Artículo original ( 30 )	Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT * to real abstracts with detectors and blinded human reviewers	Inglés	2023
Artículo original ( 31 )	Heat and Moisture Exchanger Occlusion Leading to Sudden Increased Airway Pressure: A Case Report Using ChatGPT * as a Personal Writing Assistant	Inglés	2023
Artículo original ( 32 )	Extraventricular Neurocytoma of the Posterior Fossa: A Case Report Written by ChatGPT *	Inglés	2023
Artigo original ( 33 )	The role of ChatGPT * in scientific communication: writing better scientific review articles	Inglés	2023
Artículo original ( 34 )	Pushing the Boundaries of Scientific Research with the use of Artificial Intelligence tools: Navigating Risks and Unleashing Possibilities	Inglés	2023
Artículo original ( 35 )	ChatGPT * and a new academic reality: Artificial Intelligence-written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing	Inglés	2023
Artículo original ( 7 )	Can ChatGPT * draft a research article? An example of population-level vaccine effectiveness analysis	Inglés	2023
Artículo original ( 36 )	Personality Changes and Staring Spells in a 12-Year-Old Child: A Case Report Incorporating ChatGPT * , a Natural Language Processing Tool Driven by Artificial Intelligence (AI † )	Inglés	2023
Artículo original ( 11 )	ChatGPT * Utility in Healthcare Education, Research, and Practice: Systematic Review on the Promising Perspectives and Valid Concerns	Inglés	2023
Artículo original ( 37 )	Can artificial intelligence help for scientific writing?	Inglés	2023
Artículo original ( 38 )	Early applications of ChatGPT * in medical practice, education and research	Inglés	2023
Artículo original ( 39 )	Artificial intelligence: How will ChatGPT * and other AI † applications change our everyday medical practice?	Alemán	2023
Artículo original ( 40 )	Comparing human and artificial intelligence in writing for health journals: an exploratory study	Inglés	2023
Artículo original ( 41 )	ChatGPT *: Is this version good for healthcare and research?	Inglés	2023
Artículo original ( 42 )	ChatGPT * for research and publication: Opportunities and challenges	Inglés	2023
Artículo original ( 43 )	Chatbots, ChatGPT * , and Scholarly Manuscripts: WAME ‡ Recommendations on ChatGPT * and Chatbots in Relation to Scholarly Publications	Inglés	2023
Carta al editor ( 44 )	Chatbots in Medical Research: Advantages and Limitations of AI † -Enabled Writing With a Focus on ChatGPT * as an Author	Inglés	2022
Comentario ( 45 )	ChatGPT * in Scientific Writing: A Cautionary Tale	Inglés	2023
Breve comunicación ( 46 )	ChatGPT * in academic publishing: An ally or an adversary?	Inglés	2023
Breve comunicación ( 47 )	Artificial Intelligence and new language models in Ophthalmology: Complications of the use of silicone oil in vitreoretinal surgery	Inglés	2023
Editorial ( 48 )	The rise of AI † co-authors: navigating the future of scientific writing with ChatGPT *	Inglés	2023
Editorial ( 49 )	Chatbots and ChatGPT * - Ethical considerations in scientific publications	Inglés	2023
Editorial ( 50 )	Artificial Hallucinations in ChatGPT *: Implications in Scientific Writing	Inglés	2023
Editorial ( 51 )	ChatGPT * and other artificial intelligence applications speed up scientific writing	Inglés	2023
Editorial ( 6 )	Artificial intelligence bot ChatGPT * in medical research: the potential game changer as a double-edged sword	Inglés	2023
Editorial ( 52 )	Technological Impacts on the Sphere of Professional Journals	Inglés	2023
Editorial ( 53 )	Nonhuman “Authors” and Implications for the Integrity of Scientific Publication and Medical Knowledge	Inglés	2023
Editorial ( 54 )	Authorship and ChatGPT *	Inglés	2023
Editorial ( 55 )	ChatGPT * and scientific publications: friend or foe?	Inglés	2023
Editorial ( 56 )	Pros and Cons of using ChatGPT * in scientific writing: as it identifies for itself	Inglés	2023
Editorial ( 57 )	Open artificial intelligence platforms in nursing education: Tools for academic progress or abuse?	Inglés	2023
Editorial ( 58 )	ChatGPT *: the new panacea of the academic world	Inglés	2023
Editorial ( 59 )	Elevating scientific writing with ChatGPT *: A guide for reviewers, editors…and authors	Inglés	2023
Editorial ( 44 )	Chatbots in Medical Research: Advantages and Limitations of Artificial Intelligence–Enabled Writing With a Focus on ChatGPT * as an Author	Inglés	2022
Editorial ( 60 )	ChatGPT * as an author of academic papers is wrong and highlights the concepts of accountability and contributorship	Inglés	2023
Editorial ( 61 )	The rise of artificial intelligence: addressing the impact of large language models such as ChatGPT * on scientific publications	Inglés	2023
Editorial ( 62 )	NLP § systems such as ChatGPT * cannot be listed as an author because these cannot fulfill widely adopted authorship criteria	Inglés	2023
Editorial ( 63 )	A Ghostwriter for the Masses: ChatGPT * and the Future of Writing	Inglés	2023
Preprint ( 64 )	Integrating chatbots (ChatGPT * ) in the process of manuscript writing and proposing a roadmap for their future adoption	Inglés	2023

• ^*
  ChatGPT = Chat Generative Pre-trained Transformer ;
• ^†
  AI = Artificial Intelligence ;
• ^‡
  WAME = World Association of Medical Editors ;
• ^§
  NLP = Natural Language Processing

Más información sobre las publicaciones analizadas y que conformaron el corpus de este estudio se puede encontrar en el Material Suplementario (disponible en: https://doi.org/10.48331/scielodata.BMQMKD ).

Uso del ChatGPT en la escritura académica y científica

Según los estudios analizados, el ChatGPT demostró ser versátil en diferentes contextos. En el contexto de la integridad científica, el ChatGPT demostró su capacidad para responder preguntas, destacando así su aplicabilidad en la obtención de respuestas e información ^{( 30 , 34 , 53 )} . En el área de patogénesis de condiciones médicas, el modelo fue evaluado por su capacidad para describir procesos patológicos en detalle, contribuyendo a una comprensión integral de estos fenómenos ^{( 50 )} .

Asimismo, su capacidad para generar estudios simulados ofreció apoyo en la toma de decisiones metodológicas y en el desarrollo de manuscritos científicos ^{( 7 )} . La generación de resúmenes científicos por medio del ChatGPT también ha demostrado su capacidad para crear resúmenes que cumplan con los estándares requeridos por revistas específicas, utilizando como base títulos y revistas seleccionadas ^{( 26 , 30 , 38 , 47 )} .

En lo que respecta a la redacción de contenidos académicos, el ChatGPT demostró su capacidad para contribuir a la formulación de partes de artículos, promoviendo mejoras significativas en claridad y cohesión textual ^{( 28 - 29 , 38 , 40 )} . Su capacidad para distinguir entre texto generado por máquinas y texto generado por humanos ha demostrado ser valiosa en la evaluación de textos de IA y, en consecuencia, en la redacción de editoriales, cubriendo títulos, introducciones y referencias de respaldo ^{( 28 )} .

ChatGPT también facilitó la optimización de la propia redacción de artículos científicos, ayudando en la creación de borradores, revisión de la literatura y mejora del lenguaje utilizado ^{( 7 , 11 , 25 - 26 , 29 - 30 , 33 , 40 - 41 )} . Su influencia también se ha observado en revisiones sistemáticas, donde se ha examinado su interacción con la herramienta ^{( 11 )} .

En cuanto a los temas emergentes, se destaca la frecuencia de los términos “uso”, “escritura”, “escritura científica”, “autoría académica”, “generación” e “impacto”. Los temas tratados van desde la integridad científica y la evaluación de la generación de escritura ^{( 6 )} , hasta casos médicos específicos, como dacriocistitis aguda ^{( 49 )} , neoplasia intracraneal ^{( 36 )} , receptividad endometrial en fertilización in vitro ^{( 25 )} y fascitis plantar en niños ^{( 26 )} .

La exploración abarca el uso del ChatGPT en la generación, evaluación y edición de textos científicos ^{( 23 , 30 - 31 , 33 , 43 , 58 , 65 - 66 )} , así como su aplicación en revistas, escritos académicos y médicos ^{( 32 , 38 , 50 )} , producción de resúmenes ^{( 30 )} y educación en salud ^{( 11 , 38 )} . Los autores también reflexionan sobre el impacto potencial del ChatGPT en la escritura, considerando sus ventajas y limitaciones, y especulan sobre el futuro de esta herramienta en el desarrollo de contenidos científicos ^{( 11 , 24 , 34 - 35 , 37 , 55 - 56 , 59 , 63 )} . Además, los investigadores realizaron un análisis para determinar si esta IA en cuestión debería ser reconocida y considerada como autor legítimo en producciones académicas ^{( 22 , 35 )} .

Beneficios, riesgos, preocupaciones y limitaciones

Al analizar el conjunto de artículos analizados, los autores no sólo retrataron una diversidad de aplicaciones del ChatGPT, sino que también destacaron sus beneficios, riesgos y preocupaciones subyacentes. La imagen resumen presentada en la Figura 4 ayuda a identificar los aspectos positivos y negativos descritos.

Figura 4
- Beneficios, riesgos y preocupaciones sobre el uso del ChatGPT en la redacción académica. Ribeirão Preto, SP, Brasil, 2023

Además de los riesgos y beneficios asociados con el uso del ChatGPT en la escritura académica, la literatura mapeada también destacó los límites y restricciones de la herramienta en la actualidad. La Figura 5 ilustra las limitaciones del uso del ChatGPT en la escritura académica.

Figura 5
- Limitaciones asociadas con el uso del ChatGPT en la escritura académica. Ribeirão Preto, SP, Brasil, 2023

Perspectivas futuras

Finalmente, esta revisión identificó varias perspectivas relacionadas con el uso potencial del ChatGPT en la escritura académica. Los análisis revelaron perspectivas sobre varias facetas de este proceso de integración, que se presentan a continuación:

Estructura y Responsabilidad: Se destaca la necesidad de establecer barreras y estructuras para el uso de la IA, así como asignar responsabilidad de autoría a los chatbots . Se sugiere adoptar medidas para aprovechar al máximo el potencial de la IA ^{( 54 , 60 , 62 )} .

Evolución de los Chatbots e Impacto Positivo: Se observa la rápida evolución de los chatbots , con potencial para superar las limitaciones actuales. El ChatGPT es reconocido por acelerar la innovación, optimizar el entrenamiento académico, mejorar las habilidades de redacción y análisis y aportar beneficios a la salud y a la investigación ^{( 34 , 50 , 54 )} .

Modificaciones y Desaf í os Éticos: Se propone modificar las políticas y prácticas de evaluación de manuscritos, incluida la adopción de detectores de salida de IA. Se enfatizan las preocupaciones éticas y la necesidad de equilibrar los impactos positivos y negativos en la escritura académica ^{( 11 , 24 , 29 - 30 , 35 , 47 , 49 )} .

Regulación y Mejoras Técnicas: Se destaca la importancia de contar con directrices éticas y regulaciones claras para el uso de la IA. Se evidencia la búsqueda de herramientas robustas de detección de plagio y mejoras técnicas ^{( 11 , 21 , 23 , 30 , 33 , 38 - 39 , 62 )} .

Adaptación y Futuro de la IA: Existe una tendencia creciente hacia la integración de la IA, incluido el ChatGPT, en la escritura académica, lo que destaca la necesidad de una rápida adaptación por parte de investigadores y editores ^{( 20 , 29 , 32 , 34 , 48 , 63 - 64 , 66 )} .

Automatización y Perfeccionamiento: Se subraya el potencial para automatizar tareas repetitivas y perfeccionar el lenguaje por medio de la IA, lo que permite revisiones estadísticas e investigación bibliográfica exhaustiva ^{( 23 )} .

Colaboración y Ética: Se enfatiza la necesidad de códigos éticos y directrices para el uso responsable de la IA, destacando la importancia de equilibrar la automación y la supervisión humana ^{( 11 , 30 , 34 )} .

Impacto e Integración Gradual: Se reconoce el potencial revolucionario del ChatGPT en la escritura científica, con una tendencia hacia una integración gradual en la medicina y en la investigación académica, enfatizando el uso y desarrollo responsable ^{( 28 , 30 , 33 - 35 , 50 , 52 , 61 )} .

Cambios Disruptivos y Mejoras: Se observan posibles cambios disruptivos en la ciencia debido a la IA, que requerirán ajustes en las políticas editoriales y mejoras continuas en el ChatGPT, especialmente en medicina ^{( 21 , 38 )} .

Desarrollo Específico e Impacto en el Área de la Salud: Se sugiere que se desarrollen herramientas de IA específicas para las necesidades científicas, prestando atención al impacto potencial en el área de la salud y la colaboración entre las partes interesadas ^{( 11 , 28 , 30 , 33 - 35 , 40 , 50 , 52 , 61 )} .

Estos hallazgos señalan un panorama futuro sobre las necesidades, evolución, impactos y desafíos del uso del ChatGPT en el contexto académico.

Discusión

El predominio de EE.UU. y el Reino Unido en la investigación sobre el uso del ChatGPT en la redacción académica en salud se debe a su liderazgo en investigación, innovación y recursos académicos. Estos países están destacados en el Índice Mundial de Innovación 2022, liderando el ranking global de innovación. También albergan reconocidas instituciones de investigación y tecnología, lo que fomenta la exploración de tecnologías como el ChatGPT, facilitando colaboraciones interdisciplinarias. India, una economía emergente, está ganando prominencia en la escena de la innovación global, y se encuentra entre las 40 naciones mejor calificadas en el Índice Mundial de Innovación ^{( 67 )} .

El predominio del idioma inglés en los estudios analizados está intrínsecamente ligado al éxito de los investigadores, cuya trayectoria depende de la producción de artículos científicos y del impacto de las revistas en las que publican. Dado que la mayoría de las revistas más prestigiosas se publican en inglés, lograr el éxito de la investigación está estrechamente asociado a publicar en ese idioma ^{( 68 )} . Además, cabe señalar que ChatGPT está basado en inglés.

En cuanto a los contextos y temas tratados, se evidenció que la mayoría de los estudios tienen como enfoque principal la exploración de la escritura científica por medio del ChatGPT ^{( 23 , 30 - 31 , 33 , 43 , 45 , 58 , 65 - 66 )} . Esto refleja la creciente búsqueda por comprender cómo esta tecnología puede impactar y mejorar la producción de contenido científico, allanando el camino para discusiones sobre su efectividad, aplicabilidad y potencial transformador en el ámbito académico.

Respecto a los aspectos positivos enumerados en estudios sobre el uso del ChatGPT, se destaca que el ChatGPT ofrece beneficios en la escritura académica y científica, debido a su velocidad, lenguaje refinado y notable aporte ^{( 11 , 26 , 28 , 36 )} . Esta herramienta ayuda a los científicos a escribir artículos, acelera la creación de documentos con texto cohesivo generado a partir de marcadores, mejora la redacción médica y científica ^{( 25 , 46 )} , facilita la redacción de secciones específicas de artículos ^{( 25 , 69 )} , acelera la investigación y análisis y promueve la equidad al ayudar a los autores de habla no nativa inglesa ^{( 45 , 51 )} . Se cree que el ChatGPT puede hacer que el proceso de investigación y publicación sea más eficiente, siendo útil para investigadores, editores de revistas y revisores ^{( 42 )} .

De esta manera, el ChatGPT funciona como una herramienta multifacética, que genera ideas y ensayos de alta calidad, mejora la coherencia de la escritura y respalda la redacción científica y médica. También automatiza tareas repetitivas en la preparación de manuscritos. Sus características incluyen emulación de patrones lingüísticos de una amplia base de datos, respuestas rápidas y sofisticadas, y soporte para la creación de hipótesis y análisis de datos.

El ChatGPT es relevante para perfeccionar la escritura, una vez que reduce redundancias, sugiere sinónimos para enriquecer el vocabulario y parafrasea para modificar el estilo del texto. Además, maneja eficazmente grandes volúmenes de datos, contribuyendo a la automación y a la innovación ^{( 6 , 51 )} . También ayuda en la reestructuración de manuscritos, ofrece retroalimentación y agiliza el proceso de redacción, siendo aplicable en informes clínicos, mejorando la calidad de informes de radiología y resúmenes complejos ^{( 6 )} .

Por tanto, en el conjunto de artículos analizados, el ChatGPT emerge como una herramienta valiosa para investigadores y científicos al perfeccionar la escritura, agilizar las tareas, mejorar la calidad y ofrecer apoyo en diversas áreas, impulsando la eficiencia y la calidad de la producción académica y científica.

La evaluación de las limitaciones del ChatGPT en la escritura académica revela desafíos importantes. La IA no puede generar conocimiento original, lo que requiere investigación previa y colaboración de investigadores experimentados. Las preocupaciones incluyen la posibilidad de citas incorrectas y manipulación de la salida del chatbot para una argumentación personalizada, destacando la importancia del análisis crítico del texto generado y de la verificación con la literatura original. También existen limitaciones en la comprensión de la terminología especializada y la falta de una metodología clara para seleccionar y citar fuentes ^{( 6 , 45 , 63 , 70 )} .

Es fundamental tener en cuenta que las referencias proporcionadas por el ChatGPT actualmente no son confiables y requieren una revisión detallada. En situaciones en las que el ChatGPT no tiene respuesta, puede generar resultados ficticios llamados “alucinaciones”, proporcionando información falsa, como autores, títulos y DOI de artículos. Para obtener respuestas confiables, es necesario entrenar el modelo de lenguaje en dominios de conocimiento específicos, un proceso complejo y costoso. Los investigadores de Stanford y la empresa MosaicML están colaborando en el desarrollo de un modelo llamado PubMed GPT, pero equilibrar la complejidad, los costos y la necesidad de una arquitectura especializada del modelo es un desafío ^{( 25 , 49 , 63 , 71 )} .

Un conjunto adicional de limitaciones está relacionado con las características inherentes de los chatbots . Estos sistemas tienen limitaciones, incluida la falta de originalidad y respuestas que no siempre son veraces, debido a fuentes de IA obsoletas o poco transparentes. Esto genera preocupaciones sobre la confiabilidad del contenido generado y, al repetir una pregunta, se pueden generar diferentes respuestas. El riesgo de difundir información incorrecta vuelve complejo el uso de la IA en la producción académica, destacando desafíos en la precisión y credibilidad de los contenidos generados ^{( 50 , 72 )} . La Figura 5 presenta una síntesis de las limitaciones asociadas con el uso del ChatGPT en la escritura académica, y destaca la necesidad de un análisis cuidadoso de lo que produce esta tecnología, para mitigar sesgos e imprecisiones.

Varios actores académicos, incluidos editores de revistas, publicaciones periódicas e instituciones científicas, como WAME ( World Association of Medical Editors ), COPE ( Committee on Publication Ethics ) y la red JAMA, han destacado el papel de la IA en las publicaciones científicas. La posición oficial de COPE es esclarecedora en este contexto, ya que enfatiza que las herramientas de IA no pueden satisfacer los criterios de autoría, ya que no pueden asumir la responsabilidad del contenido enviado. Como entidades no jurídicas, no pueden afirmar la presencia o ausencia de conflictos de intereses, ni gestionar cuestiones relacionadas con derechos de autor y licencias. En situaciones apropiadas, el chatbot puede ser reconocido, pero no está permitido asignarle ningún status de autor ^{( 49 , 73 )} .

Es crucial entender que, en el contexto de la publicación científica, un autor no es simplemente alguien que escribe un documento, sino un participante fundamental en un emprendimiento académico. Según las directrices del International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE), los chatbots no cumplen con los criterios de autoría, especialmente en lo que respecta a la capacidad de dar “la aprobación final de la versión a publicar” y asumir la responsabilidad de todos los aspectos del trabajo para garantizar la exactitud y la integridad. Las pautas de autoría en la literatura científica son estrictas y los chatbots no cumplen con estos criterios, ya que la IA no puede dar su consentimiento para ser autora ni asumir la responsabilidad de sus contribuciones ^{( 62 )} .

Por lo tanto, es importante destacar las recomendaciones de WAME ^{( 43 )} sobre “ chatbots e inteligencia artificial generativa en relación con las publicaciones académicas”: 1) Los chatbots no pueden ser autores, ya que estas herramientas no se hacen responsables de ninguna declaración o violación ética; 2) Los autores deben ser transparentes cuando se utilizan los chatbots y proporcionar información sobre cómo se utilizaron. Se debe indicar el alcance y el tipo de uso de los chatbots en las publicaciones de revistas. Esto es consistente con la recomendación del ICMJE de reconocer la asistencia escrita y proporcionar en los métodos información detallada sobre cómo se realizó el estudio y los resultados generados.

En el contexto del uso de la IA, es crucial establecer directrices específicas para garantizar la integridad y transparencia de los resultados presentados en los artículos científicos. Para ello, es esencial que los autores proporcionen información detallada sobre las indicaciones utilizadas al emplear IA en tareas como analizar datos, crear tablas, figuras o escritura de códigos. Esta información debe describirse claramente en el resumen y en la sección de métodos del artículo, incluida la fecha, la hora, la herramienta de IA utilizada y su versión correspondiente, para permitir el escrutinio científico y la replicación de los resultados ^{( 11 , 30 , 34 )} .

Además, los autores tienen la responsabilidad de garantizar la precisión del contenido generado por los chatbots en sus artículos, asegurando la ausencia de plagio y atribuyendo correctamente todas las fuentes, incluidos los originales del material generado por el chatbot . Los editores y revisores juegan un papel fundamental a la hora de evaluar manuscritos que utilizan chatbots , y deben comunicar claramente entre sí y con los autores si utilizaron esta tecnología en el análisis y revisión de los artículos. Si han utilizado chatbots en sus comunicaciones, es importante que expliquen el contexto y la finalidad de este uso ^{( 11 , 30 , 34 )} .

Por último, los editores deben disponer de herramientas eficaces para detectar contenidos generados o alterados por la IA, que deben estar disponibles de forma accesible, independientemente de los recursos financieros. Esta medida es fundamental para preservar la integridad de la información relacionada con la atención sanitaria y mitigar posibles riesgos para la salud pública ^{( 11 , 30 , 34 )} .

Asimismo, al utilizar el ChatGPT en la escritura académica, es fundamental abordar cuestiones éticas, como instrucciones dañinas y la producción de contenido fraudulento, así como la manipulación o fabricación de imágenes ^{( 49 )} . En este sentido, la supervisión humana es necesaria, especialmente en campos con conceptos complejos y sutilezas científicas, asegurando la exactitud y legitimidad de la información y de las declaraciones, y preservando la integridad de la investigación y de la producción académica. Las discusiones sobre posibles sesgos en los datos de entrenamiento y la falta de transparencia resaltan la necesidad de precaución y análisis riguroso al aplicar el ChatGPT a la escritura científica ^{( 25 )} .

Estos desafíos pueden afectar la precisión y confiabilidad de la información generada, lo que enfatiza la necesidad de tener precaución al incorporar el ChatGPT en la escritura académica ^{( 47 )} . Además, la superficialidad y la falta de originalidad del contenido producido por el ChatGPT son evidentes, a menudo debido a la falta de contexto y experiencia en IA. Por tanto, la incapacidad de generar contenidos actualizados e ideas innovadoras también presenta una limitación importante, al igual que la dificultad para comprender áreas altamente especializadas, como la anatomía humana y la información médica ^{( 11 , 30 )} .

El conjunto de perspectivas futuras tratadas en los artículos explora los diversos aspectos de la integración del ChatGPT en la escritura académica. Surge la necesidad de establecer barreras y estructuras para el uso adecuado de la IA, al tiempo que se resalta la importancia de asignar responsabilidad de autoría a los chatbots y adoptar medidas para aprovechar al máximo su potencial ^{( 49 )} . La rápida evolución de los chatbots indica potencial para superar las limitaciones actuales, destacando el ChatGPT como una herramienta que acelera las innovaciones, optimiza el entrenamiento académico y mejora las habilidades de redacción y análisis ^{( 74 )} .

Las perspectivas también consideran la necesidad de reformular las políticas de evaluación, que incluyan detectores de resultados generados por IA, con un fuerte enfoque en cuestiones éticas y la búsqueda de un equilibrio entre beneficios y desafíos. Esto resalta la importancia de directrices y regulaciones éticas claras para la IA, junto con la búsqueda continua de mejoras técnicas y herramientas de detección de plagio ^{( 9 , 75 )} . Herramientas como DetectGPT y Orginality.ai están llegando al mercado para intentar detectar contenido escrito por IA ^{( 49 , 63 )} , además del GPTZero ^{( 76 )} .

El uso del ChatGPT en la redacción de ensayos científicos ha demostrado ser efectivo, sin embargo, es importante reconocer que los datos generados por esta herramienta consisten en una combinación de información verdadera y completamente ficticia. Esta dualidad plantea importantes preocupaciones sobre la integridad y precisión del uso de grandes modelos de lenguaje, como el ChatGPT, en la escritura académica ^{( 25 , 33 , 48 )} . Ante este escenario, se sugiere una revisión de las políticas y prácticas de evaluación de manuscritos científicos para revistas y conferencias del área de la salud, con el fin de mantener estándares científicos rigurosos.

La discusión en torno al uso de modelos de lenguaje extensivos en la escritura científica también plantea cuestiones éticas y de aceptabilidad. Además, existe preocupación por la posibilidad de crear falsos expertos en el área médica por medio de IA, lo que podría representar un riesgo por la falta de experiencia real y la generación de opiniones de supuestos expertos a través del ChatGPT (o IA similar). Estas consideraciones resaltan la importancia de un debate continuo sobre el uso responsable de la IA en la producción de contenido científico y médico ^{( 50 )} .

Se destaca la tendencia a integrar la IA, más precisamente el ChatGPT, en la escritura académica, subrayando la necesidad de adaptación por parte de los investigadores y enfatizando la importancia de la colaboración y supervisión humana. Asimismo, se enfatiza la relevancia de la IA en el contexto de la salud, con sugerencias para desarrollar herramientas específicas para satisfacer las necesidades científicas, junto con una cuidadosa atención a su impacto en el área de la salud y en la investigación. Esta tendencia es corroborada por varios estudios ^{( 11 , 20 , 27 - 28 , 37 , 40 , 45 , 52 , 56 , 66 )} .

Considerando las importantes limitaciones metodológicas que deben tenerse en cuenta, este estudio requiere un análisis crítico. En primer lugar, es necesario reconocer que el análisis de alcance realizado puede no haber cubierto todas las potenciales aplicaciones y contextos de la IA en el área de la salud, debido a la constante evolución tecnológica en este campo. Además, el predominio de estudios con bajo nivel de evidencia, basados en reflexiones, relatos de experiencia y editoriales, genera preocupación sobre la solidez de las conclusiones. Por lo tanto, existe una necesidad urgente de realizar investigaciones más sólidas y basadas en evidencia para evaluar el impacto de la IA en la salud y proporcionar una guía sólida para las decisiones clínicas.

Igualmente, otras limitaciones del estudio se refieren a las fuentes de información y bases de datos, ya que la revisión de alcance es integral. En la fase de identificación de las fuentes, que comprende bibliotecas y repositorios, en este estudio no se ha realizado la descripción detallada de determinadas bases, que podrían estar presentes en una o varias de estas fuentes de información. Sin embargo, esta revisión se destaca por el rigor metodológico establecido por el JBI, lo que refuerza la credibilidad de los hallazgos presentados.

Al explorar el uso potencial del ChatGPT en la escritura académica, esta investigación proporciona una comprensión más profunda de cómo se puede aplicar la IA para perfeccionar la producción de contenido académico, desde artículos científicos hasta documentos en el área de la salud. Esto puede resultar en una mayor eficiencia en la creación de materiales académicos, al tiempo que resalta la importancia de abordar cuestiones éticas y de calidad al integrar la IA en este contexto. Así, este estudio contribuye significativamente a la comprensión de las oportunidades y desafíos relacionados con la IA en la producción de conocimiento científico en salud y enfermería.

Conclusión

El presente estudio se centró en mapear el uso potencial del ChatGPT en la escritura académica en el área de la salud, abordando tanto sus beneficios como las preocupaciones éticas asociadas. En este contexto, esta investigación contribuye significativamente al conocimiento, ya que resalta el carácter disruptivo de los chatbots y la importancia de una integración efectiva de estas herramientas en la publicación científica, al tiempo que reconoce las limitaciones y riesgos que implica el uso de la IA en la escritura.

En resumen, podemos concluir que el ChatGPT tiene potencial transformador en la investigación y en la escritura académica en el área de la salud. Sin embargo, su implementación debe ir acompañada de una supervisión humana rigurosa, regulaciones sólidas y lineamientos transparentes para asegurar su integración responsable en la comunidad científica. Dado que la IA ya está influenciando el área de la salud y la enfermería, es esencial anclar esta trayectoria en la responsabilidad y en el uso ético, especialmente cuando se emplea el ChatGPT en la escritura académica en el área de la salud.

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• Todos los autores aprobaron la versión final del texto.
• Cómo citar este artículo
  Costa ICP, Nascimento MC, Treviso P, Chini LT, Roza BA, Barbosa SFF, et al. Using the Chat Generative Pre-trained Transformer in academic writing in health: a scoping review. Rev. Latino-Am. Enfermagem. 2024;32:e4194 [cited año mes día]. Available from: URL . https://doi.org/10.1590/1518-8345.7133.4194

Editado por

Editora Asociada:

Maria Lúcia Zanetti

Fechas de Publicación

• Publicación en esta colección
  17 Jun 2024
• Fecha del número
  2024

Histórico

• Recibido
  26 Oct 2023
• Acepto
  04 Feb 2024