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Máster «La Gestión de Pacientes» (GESPA) 2023-2024 – online

En las últimas décadas, el aumento de la demanda de asistencia médica especializada en diversos contextos, como la hospitalización, la atención ambulatoria y las urgencias, llevó a la creación de servicios de Admisión y Documentación Clínica. Estos servicios surgieron para gestionar de manera efectiva esta demanda creciente, optimizar los recursos disponibles y facilitar el acceso de la población a la atención médica. Sin embargo, la creciente complejidad de los procesos médicos y la necesidad de gestionar datos de manera uniforme, precisa y confiable llevaron a la creación de la categoría de médicos de admisión y documentación clínica en el año 2001. A medida que la legislación evolucionó, surgió la necesidad de programas de formación continua para actualizar los conocimientos en este campo.

En este contexto, en 2017 nació el Programa «La Gestión de Pacientes» (GESPA), una iniciativa que busca proporcionar formación especializada en la gestión operativa de pacientes en entornos de atención médica. Este programa se ha expandido y colaborado con varias instituciones, y está diseñado para abordar los desafíos fundamentales en la gestión de pacientes, desde la admisión y documentación clínica hasta la calidad de la atención y la gestión de recursos. Además, GESPA se ha convertido en una oportunidad para profesionales de la salud que desean enfocarse en la gestión de pacientes como una alternativa a la práctica clínica, ofreciendo un enfoque riguroso y práctico respaldado por profesionales con experiencia en el campo. El programa se estructura en varios módulos y cursos, que cubren una amplia gama de temas relacionados con la gestión de pacientes y culminan en un trabajo de grupo de gestión de servicios clínicos o unidades asistenciales.

PROGRAMA del Máster de Formación Permanente «La Gestión de Pacientes (GESPA)» 2023-2024 de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense que codirijo con Miguel Angel Soria:

MÓDULO 1: 5 ECTS

CURSO 1: El Sector Sanitario, la Gestión Sanitaria, los Servicios de Admisión y Documentación Clínica. Normativa Actualizada.

CURSO 2: El Servicio de Admisión y Documentación Clínica: Modelo de Gestión, Funciones, Tareas, Actividades y Organigrama. El Fichero Maestro de Pacientes.

MÓDULO 2: 25 ECTS

CURSO 3: La Gestión de Pacientes en el Área de Hospitalización. Alternativas a la Hospitalización Convencional. La Hospitalización a Domicilio.

CURSO 4: La Gestión de Pacientes en el Área Ambulatoria: Consultas Externas y Pruebas Diagnóstico/Terapéuticas. La Lista de Espera Ambulatoria de Consultas y Técnicas.

CURSO 5: La Gestión de Pacientes en el Área Ambulatoria: Hospitales de Día Médicos, Quirúrgicos, Pediátricos, Psiquiátricos y Geriátricos.

CURSO 6: La Gestión de Pacientes en el Área de Urgencias. Emergencias Sanitarias. Planes de Catástrofes.

CURSO 7: La Gestión de Pacientes en el Área Quirúrgica. El Quirófano. La Lista de Espera Quirúrgica.

MÓDULO 3: 17 ECTS

CURSO 8: La Coordinación con Otros Centros, Servicios de Salud Autonómicos y Nacionales. La Sanidad Transfronteriza. El Transporte Sanitario.

CURSO 9: La Gestión de la Historia Clínica. La Documentación Clínica. El Consentimiento Informado.

CURSO 10: La Codificación de la Información Asistencial en sus Diferentes Ámbitos y Modalidades Asistenciales.

CURSO 11: Tecnologías de la Información y Comunicación en la Gestión de Pacientes.

CURSO 12: La Calidad de la Asistencia Sanitaria en sus Diferentes Ámbitos y Modalidades Asistenciales.

CURSO 13: Sistemas de Información. Análisis de la Información de la Asistencia Sanitaria. Política Editorial. Centros de Control.

MÓDULO 4: 13 ECTS

CURSO 14: La Gestión de Pacientes entre Ámbitos Asistenciales: Atención Primaria.

CURSO 15: La Gestión de Pacientes entre Ámbitos Asistenciales: Coordinación Socio-Sanitaria.

CURSO 16: La Epidemiología y la Gestión de Pacientes.

CURSO 17: Metodología para la Investigación de Resultados en Salud.

CURSO 18: Bioética y Normativa Asociada aplicada a la Gestión de Pacientes.

CURSO 19: La Gestión de Pacientes en el Proceso de Donación y Trasplante de Órganos y Tejidos.

MÓDULO 5: 5 ECTS

CURSO 20: La Planificación Sanitaria y el Proyecto Técnico de Gestión para Optar a un Puesto de Responsabilidad.

CURSO 21: La Elaboración de Memorias e Informes para la Solicitud de Personal, Equipamiento, Obras e Infraestructuras.

MÓDULO 6: 5 ECTS

CURSO 22: La Gestión de Pacientes en Cuidados Paliativos. Estructura, Funciones, Tareas y Actividades.

CURSO 23: La Gestión de Pacientes en Salud Mental. Estructura, Funciones, Tareas y Actividades

PRÁCTICAS EXTERNAS OPTATIVAS EXTRACURRICULARES en los Servicios de Admisión y Documentación Clínica de Hospitales nivel II y III

TRABAJO GRUPAL FINAL DE MÁSTER: 20 ECTS relacionado con la Gestión Operativa de Pacientes en un Servicio Clínico

Preinscripción: https://www.ucm.es/estudios/masterformacionpermanente-la_gestion_de_pacientes_gespa-caracteristicas

Para más información:

soriamilla@gmail.com

contacta@juliomayol.com

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The surgeon’s solitude

Have you ever felt lonely? I’m not talking about lacking company.

I mean facing nothingness head-on.

Nothingness – by Julio Mayol

It’s that feeling of emptiness and silence, when guidelines, clinical sessions, and even the opinions of the most experienced colleagues no longer matter.

It’s the solitude of an individual who must make a decision about another person’s life in a matter of seconds, when the unthinkable happens. When you’re terrified but know you can’t walk away.

Whipple Procedure.

I slip a clamp behind the pancreas, detach it from the portal vein, and…

«Damn! I’ve broken something!»

Everything fills with red fluid.

Warm.

I try to clamp it shut to make it stop.

Blindly.

But it tears further.

«Damn it all!» – fear makes me shout.

A viscous lake starts to emerge from the laparotomy, visible even to the anesthetist, who keeps administering more crystalloid solution to the patient because the blood pressure drops abruptly.

He looks at me.

Eyes filled with fear.

Agitation and nervousness.

Everywhere.

And deep inside me.

«I’m sorry. I know. I’m sorry!»

Here, evidence-based medicine doesn’t hold its ground anymore.

«I have to handle this,» I think.

  • «It’s going to bleed a lot!» – I softly whisper – «A lot! Keep it steady, no matter what! I’ll hold it!»

But within oneself, everything starts to accelerate.

And you’re alone.

Your ears are ringing.

Your legs are trembling.

But you’re alone.

You can’t tell anyone.

And they can barely support you; they’re weak.

The heart races.

Very fast.

Galloping.

Breathing is almost painful.

The air burns.

Now they don’t ring, they just buzz. Your ears.

Sounds from anywhere but your head are inaudible. They’re like senseless whispers.

You’re alone.

You either control it or everything ends.

You’re there. But alone!

That’s the solitude I’m referring to.

That exhausting black hole.

In that void, some learn to distinguish what’s essential from what’s accessory.

Others might even see my heart pounding through my chest.

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Variando a Dostoyevski

La ciudad se abría ante los ojos de Iván Petrovich como un laberinto oscuro y retorcido, lleno de callejones sombríos y callejuelas empedradas. La bruma nocturna envolvía las calles como un manto misterioso, ocultando los secretos que yacían en cada rincón. Iván se movía con determinación, pero su corazón latía con ansiedad. Había cruzado una línea que nunca pensó que cruzaría, y ahora se encontraba en un juego mortal entre su propia conciencia y la necesidad de escapar del cerco de la ley.

Paseando entre crímenes y castigos – por Julio Mayol

Las palabras de la anciana resonaban en su mente como un eco incesante. «Cada acción tiene consecuencias, joven», le había dicho con una sonrisa maliciosa. Las monedas que había robado de su bolsa seguían pesando en su mano, y aunque su intención inicial había sido solo sobrevivir, ahora se enfrentaba a la brutal verdad de su acto impulsivo. Miró a su alrededor, sintiendo los ojos invisibles de la justicia acechándolo desde las sombras.

Cada paso que daba lo llevaba más lejos de su antigua vida y más cerca de un destino incierto. Las calles parecían retorcerse y deformarse bajo el peso de su culpa, y el aire estaba cargado con la electricidad de lo inevitable. En su mente, la imagen de su familia, cuyas esperanzas habían depositado en él, se desvanecía lentamente, reemplazada por el rostro angustiado de la anciana a la que había robado.

En su cabeza se agitaban emociones: miedo, arrepentimiento, determinación. Iván sabía que no podía escapar de su pasado, pero se negaba a ser prisionero de él. Las decisiones que había tomado lo habían transformado en un hombre diferente, un hombre que ahora enfrentaba un camino lleno de obstáculos y consecuencias impredecibles. A medida que avanzaba por la oscuridad, el eco de sus pasos resonaba como el latido de su propio corazón, recordándole que la expiación, aunque dolorosa, era la única forma de liberarse del castigo interno que lo atormentaba.

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Ventajas y riesgos de usar IA generativa para mejorar las habilidades de escritura científica

Utilizar herramientas como ChatGPT, BingGPT y Bard puede brindar varias ventajas para mejorar las habilidades de escritura científica:

  1. Generación de Ideas y Conceptos Clave: Estas herramientas pueden ayudar a generar ideas y conceptos clave para tu escritura científica. Puedes utilizarlas para brainstorming, explorar diferentes enfoques y definir los puntos clave que deseas abordar en tu trabajo.
  2. Claridad y Coherencia: Al interactuar con estas herramientas, puedes mejorar tu capacidad para expresar tus ideas de manera clara y coherente. Pueden ayudarte a organizar tus pensamientos y estructurar tu texto de manera lógica.
  3. Expansión de Vocabulario: Al interactuar con estas herramientas, puedes exponerte a un vocabulario más amplio y aprender nuevas formas de expresión. Esto puede enriquecer tu escritura científica y hacer que tus argumentos sean más sólidos y convincentes.
  4. Retroalimentación Instantánea: Al utilizar estas herramientas, obtendrás retroalimentación instantánea sobre tu escritura. Esto te permite ajustar y mejorar tus frases y párrafos de manera inmediata, lo que puede ser útil para el proceso de edición.
  5. Práctica de Escritura Continua: La interacción con estas herramientas puede brindarte una plataforma constante para practicar la escritura. Cuanto más interactúes con ellas, más afinarás tus habilidades de escritura científica.
  6. Aprendizaje Autodirigido: Estas herramientas pueden funcionar como recursos para el aprendizaje autodirigido. Puedes utilizarlas para investigar temas específicos, explorar diferentes enfoques y mejorar tu comprensión de la escritura científica efectiva.
  7. Adaptabilidad: Estas herramientas pueden adaptarse a diferentes niveles de habilidad y necesidades. Puedes usarlas para tareas desde la redacción de ideas iniciales hasta la revisión y refinamiento de textos más avanzados.
  8. Exploración de Estilos de Escritura: Puedes experimentar con diferentes estilos de escritura, tonos y enfoques al interactuar con estas herramientas. Esto te permite descubrir qué enfoques funcionan mejor para diferentes contextos científicos.

También existen algunos riesgos y consideraciones que debes tener en cuenta:

  1. Precisión Científica: Las respuestas generadas por estas herramientas pueden no siempre ser precisas desde un punto de vista científico. Pueden generar información inexacta o malinterpretar conceptos científicos, lo que podría llevar a errores en tu escritura.
  2. Contenido Plagiado: Dependiendo de cómo utilices estas herramientas, existe el riesgo de que el contenido generado sea similar o idéntico a información existente en línea. Es importante citar adecuadamente las fuentes y asegurarte de que el contenido sea original.
  3. Falta de Contexto: Estas herramientas pueden carecer de comprensión contextual profunda. Pueden generar respuestas que se ajusten superficialmente a tus preguntas, pero que no reflejen completamente la naturaleza precisa de tu trabajo científico.
  4. Dependencia de la Herramienta: El uso excesivo de estas herramientas podría llevar a una dependencia poco saludable. Es importante desarrollar tus propias habilidades de escritura y pensamiento crítico en lugar de confiar en ellas en exceso.
  5. Ausencia de Revisión Humana: Aunque estas herramientas pueden proporcionar sugerencias y contenido, es esencial revisar y editar cuidadosamente cualquier material generado. La revisión humana es necesaria para garantizar que el contenido sea coherente, preciso y adecuado para el contexto científico.
  6. Limitación en la Comprensión Científica Compleja: Las herramientas pueden tener dificultades para abordar conceptos científicos altamente especializados y complejos. Pueden no ser capaces de proporcionar una explicación detallada o profunda en ciertos temas.
  7. Falta de Creatividad: Estas herramientas pueden generar contenido de manera predecible, lo que podría limitar la creatividad y originalidad en tu escritura científica.
  8. Falta de Interacción con Expertos: Si confías únicamente en estas herramientas, podrías perder la oportunidad de interactuar con expertos reales en el campo científico, lo que limitaría tus oportunidades de aprendizaje y retroalimentación especializada.

En resumen, mientras que estas herramientas pueden ser útiles, es importante utilizarlas de manera consciente y complementar su uso con fuentes confiables, revisión humana, y un profundo entendimiento del contexto científico en el que te encuentras.

Tiempo, forma, espacio, IA – por Julio Mayol
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¿Qué fue de los yuppies?

En la maraña de contradicciones y paradojas que es el mundo moderno, emerge una curiosa especie que, como una mariposa nocturna, busca reavivar el fuego de la pasión que creían haber dejado atrás en algún lugar entre sus tarjetas de presentación y sus partidas de golf. Bienvenidos a la discoteca de los yuppies envejecidos, donde las melodías de la nostalgia se mezclan con las luces de neón.

Yuppies, por Julio Mayol #AI – cualquier parecido con la realidad es mera coincidencia

Estos individuos, conocidos por su destreza en el paddle y su capacidad para mezclar el golf con una copa de vino blanco, han encontrado su nuevo campo de juego en un local que no se amedrenta ante la edad. Sus chalets unifamiliares y sus vidas meticulosamente planificadas se desvanecen en el resplandor del neón y, por un momento, se convierten en versiones más ruidosas y coloridas de sí mismos.

Al igual que Don Quijote persiguiendo molinos de viento, estos modernos caballeros y damas se lanzan a la pista de baile con la esperanza de recuperar la pasión que alguna vez los consumió. Sus movimientos, tal vez un poco más torpes y desincronizados que en su juventud, son un testimonio de la perseverancia en la búsqueda de algo que muchos consideran haber perdido hace tiempo.

¿Quién necesita una vida tranquila cuando puedes bailar con la enigmática encarnación de la juventud? Pero, ¡cuidado!, porque aunque sus cuerpos se tambalean al ritmo de la música, sus egos siguen siendo tan firmes como siempre. Estos jugadores de paddle no sólo buscan recuperar la pasión, sino también demostrar que siguen siendo dignos de admiración.

Sin embargo, en medio de las luces intermitentes y las canciones que marcaron una época, hay un dejo de ironía. El paso del tiempo no puede esconderse, y por mucho que intenten reavivar las llamas de la juventud, sus vidas han tomado un camino irreversible. Pero ahí están, como Don Juanes modernos, intentando seducir a la noche y a sí mismos.

La discoteca se convierte en una especie de máquina del tiempo, donde los jóvenes profesionales urbanitas desafían a la vejez con cada paso de baile. ¿Quién dice que la pasión y la diversión deben quedar relegadas al pasado? En medio de las risas y los movimientos desinhibidos, estos modernos aventureros encuentran un respiro en la monotonía, un recordatorio de que la vida aún puede ser una fiesta. Han sustituido sindenafil por tadalafil, porque lo importante ya no es la erección, sino por la próstata.

Así que en esta discoteca, donde los yuppies envejecidos persiguen sus sombras pasadas y buscan redescubrir la pasión de su juventud, no podemos evitar sonreír. Porque, al final del día, en medio de las luces de neón y las risas sinceras, todos somos buscadores de un atisbo de juventud, sin importar cuán envejecidos nos hayamos vuelto.

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Michaella en Lido di Ostia

En la brumosa tarde, Klint paseaba con la inquietante sensación de que los acontecimientos recientes se habían trenzado en una trama urdida por fuerzas insospechadas. El eco de su conversación con el ex primer ministro italiano, Romano Prodi, resonaba como las voces murmurantes en una biblioteca olvidada.

La brisa acariciaba su rostro mientras observaba las olas romper en la orilla. Entonces, la visión etérea de una figura femenina emergió de la neblina marina. Era Michaella, la imagen de una memoria lejana, el motivo de que hubiera llegado tan lejos. Su presencia era un juego de espejos entre la realidad y la percepción.

«Gustavo…» susurró su voz, melódica como una antigua canción romana.

Él sintió que estaba siendo arrastrado hacia un enigma, uno tejido con hilos de recuerdos y conjeturas. Se preguntó si Michaella era más que una quimera, si su aparición tenía algún significado oculto, como las pistas cifradas en los textos de la Cábala.

«Michaella…» pronunció su nombre, cautivo por el misterio que ella encarnaba.

Michaella by Julio Mayol #AI

Gustavo sentía que había traspasado los límites de la realidad convencional, adentrándose en un mundo donde los hechos eran sombras y las sombras, palabras.

Ella sonrió con un universo de significados ocultos en su mirada. «Los destinos se retuercen en los pliegues de nuestra historia, Gustavo.»

Klint se sumió en una sensación de déjà vu. La playa, el viento, Michaella…

«¿Cómo estás aquí?» cuestionó. Penetrar en el misterio de aquella mujer, que semidesnuda paseaba por Lido di Ostia, era su obsesión.

Ella extendió la mano, y sus dedos se desvanecieron en la brisa. «Somos personajes en un cuento que se escribe en las intersecciones del tiempo.»

El ocaso pintó el cielo con tonos dorados y violetas. Gustavo luchaba por descifrar la trama que los unía, preguntándose si eran los hilos invisibles del destino o meras invenciones de su mente inquieta.

«Michaella, en este juego de espejos, ¿qué papel desempeñamos?» preguntó, en busca de un soplo de verdad.

La noche se desplegó sobre el horizonte, las estrellas parpadeaban y generaban códigos secretos de la complejidad cósmica. Gustavo y Michaella quedaron atrapados en las palabras, porque el relato se resistía a ser desentrañado.

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Valores, intransigencia, polarización y dictadura de las minorías

La «dictadura de las minorías» en sociedades democráticas se refiere a la posibilidad de que un grupo minoritario, a menudo con creencias intensas o agendas específicas, ejerza una influencia desproporcionada en la toma de decisiones y en la configuración de políticas, lo que podría contravenir los valores y deseos de la mayoría. A veces, esta influencia se logra a través de estrategias de activismo y presión. Las minorías podrían aprovechar su integrismo para modificar los valores sociales mediante:

  1. Movilización y Activismo: Las minorías pueden movilizarse en torno a sus causas, creando manifestaciones, protestas y campañas de sensibilización para llamar la atención sobre sus temas y generar apoyo.
  2. Narrativas Persuasivas: Utilizan narrativas poderosas y emotivas para convencer al público de la justicia y la urgencia de su causa. Pueden apelar a la igualdad, los derechos humanos y la justicia social para atraer apoyo.
  3. Medios de Comunicación y Redes Sociales: Utilizan plataformas de medios de comunicación y redes sociales para difundir su mensaje y crear conciencia. Estas herramientas les permiten llegar a una audiencia más amplia y movilizar el apoyo.
  4. Influencia en la Opinión Pública: Las minorías pueden intentar cambiar la opinión pública a través de la difusión constante de sus ideas. Al generar discusiones y debates, pueden forzar a la sociedad a cuestionar sus propios valores.
  5. Alianzas Estratégicas: Las minorías pueden colaborar con otras organizaciones o grupos con objetivos similares para amplificar su impacto y aumentar su visibilidad.
  6. Lobby y Cabildeo: Pueden ejercer presión sobre legisladores y responsables de la toma de decisiones para que respalden sus demandas. Esto podría incluir reuniones, campañas de carta y defensa de políticas.
  7. Generación de Confrontación: Al crear confrontaciones y conflictos, las minorías pueden ganar visibilidad y simpatía, lo que puede llevar a un cambio en la percepción pública.
  8. Ocupación de Espacios Clave: Al ocupar puestos en instituciones educativas, medios de comunicación y organizaciones, pueden moldear la narrativa y promover sus valores.

Nassim Nicholas Taleb, autor de libros como «El Cisne Negro» y «Antifrágil», ha aportado conceptos valiosos al análisis de cómo funcionan los sistemas complejos y cómo se pueden producir impactos significativos e impredecibles debido a eventos raros pero impactantes. En el contexto de la «dictadura de las minorías», Taleb enfatiza la importancia de ser antifrágil, es decir, tener la capacidad de adaptarse y resistir a estos eventos inesperados, y podría aplicarse a cómo las sociedades democráticas pueden manejar la influencia desproporcionada de minorías en la toma de decisiones y en la modificación de valores sociales.

Desde una perspectiva matemática, el comportamiento de las minorías intransigentes es complejo y depende de diversos factores. Aquí hay algunas consideraciones clave:

  1. Distribución de Preferencias: El comportamiento de una minoría intransigente dependerá de la distribución de preferencias dentro de esa minoría y en la población en general. Si la minoría tiene opiniones extremas o muy diferentes de la mayoría, su influencia puede ser más significativa.
  2. Efecto de Red: Las minorías intransigentes pueden influir en la opinión de otros a través del efecto de red. Si la minoría tiene una opinión intensa y difunde su mensaje de manera efectiva, puede convencer a otros de unirse a su causa, lo que puede aumentar su impacto.
  3. Movilización y Activismo: Si una minoría intransigente es activa y se moviliza con eficacia, su influencia puede ser mayor. Las estrategias de activismo y protesta pueden llamar la atención y llevar a un cambio en la percepción pública.
  4. Polarización: En algunos casos, las minorías intransigentes pueden polarizar aún más a la sociedad, ya que sus posiciones extremas pueden generar reacciones fuertes tanto de apoyo como de oposición. Esto puede influir en la dinámica de la toma de decisiones.
  5. Tácticas de Presión: Las minorías intransigentes pueden utilizar tácticas de presión, como el cabildeo y la promoción constante de sus puntos de vista, para influir en políticos y legisladores y cambiar la dirección de las políticas públicas.
  6. Impacto en Decisiones Estratégicas: En algunos contextos, las minorías intransigentes pueden tener un impacto desproporcionado en decisiones estratégicas, ya que su influencia puede ser más significativa en temas controvertidos y críticos.
  7. Mayor Coherencia Interna: Las minorías intransigentes tienden a ser más coherentes en sus opiniones y más dispuestas a mantener posiciones extremas. Esto puede hacer que su influencia sea más predecible y persistente.

En términos estadísticos, el comportamiento de las minorías intransigentes podría ser modelado utilizando teoría de juegos, análisis de redes, dinámicas sociales y otros enfoques matemáticos que consideran cómo las interacciones entre individuos y grupos influyen en la formación de opiniones y decisiones. Es importante recordar que la influencia de las minorías intransigentes no es siempre negativa; en algunos casos, pueden ser agentes de cambio y promover la diversidad de opiniones en una sociedad. Sin embargo, su impacto puede ser problemático si lleva a polarización, desequilibrio en la toma de decisiones o discordia social.

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Klint: obsesión por la posesión

Soy Klint. Gustavo Klint.

Así dice la inteligencia artificial que soy yo, el doctor Gustavo Klint

Desde que mi austriaca madre me parió en La Mancha, un incontrolable deseo de tenerlo todo me consumía. No importaba qué objeto, qué lugar o qué persona fuera; ansiaba poseerlo todo, y esa urgente necesidad dictaba cada uno de mis actos.

Mi casa se convirtió en un santuario de objetos acumulados en cada viaje, cada aventura, cada misión, meticulosamente ordenados en estanterías y vitrinas. Cada espacio estaba saturado de posesiones que ansiosamente coleccionaba. Desde antigüedades hasta objetos sin valor, todo tenía un lugar en mi avaricia.

Las calles cercanas a mi hogar albergaban un sinfín de tiendas tentadoras, y cada escaparate era una nueva tentación que me arrastraba a su interior. No pasaba un solo día sin que me encontrara perdido entre montones de productos, comprando más y más, creyendo que al poseerlos, mi corazón se llenaría de una sensación de plenitud.

Pero la posesión no se limitaba a objetos materiales; también se extendía a las relaciones humanas. Me obsesionaba con tener el control sobre las personas que me rodeaban. Cada amistad, cada relación amorosa, cada individuo de la especie era sólo otro trofeo para coleccionar. Su libertad e individualidad me aterraban, por lo que manipulaba y controlaba cada aspecto de sus vidas.

Sin embargo, a pesar de mi afán por tenerlo todo, la satisfacción siempre era efímera. No importaba cuántos objetos acumulara o cuántas personas tuviera a mi alrededor; mi sed de posesión nunca se saciaba. El vacío seguía creciendo dentro de mí, devorándome y exigiendo más.

La obsesión de la posesión me hizo perder la noción del tiempo y el sentido de la realidad. Me sumergí en un abismo de avaricia, alienándome de los que me amaban y sumiéndome en un aislamiento autodestructivo.

Un día, mientras contemplaba mi montaña de posesiones, la realidad me golpeó como una fría ráfaga de viento. Me di cuenta de que esta obsesión no me estaba dando felicidad; al contrario, me había convertido en un prisionero de mis propias ambiciones desmedidas.

En un acto de desesperación, comencé a deshacerme de mis posesiones, una a una. Fue un proceso doloroso, pero cada objeto que dejaba ir me aliviaba de alguna manera. A medida que mi hogar se iba vaciando, mi corazón se llenaba de una sensación de ligereza que hacía tiempo había olvidado.

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Is resistance to AI futile?

The phrase «resistance to AI is futile» is often used in a playful or humorous context, drawing a reference to the famous line «Resistance is futile» from the science fiction series «Star Trek,» spoken by the Borg, a technologically advanced and assimilating civilization. However, in the context of AI, it is essential to clarify that resistance to AI is not futile, nor is it necessarily undesirable.

AI, as a transformative technology, is rapidly advancing and integrating into various aspects of our lives, from everyday applications to complex industries. There are both proponents and skeptics of AI, and discussions around its impact on society, ethics, and employment are ongoing.

Some reasons why people might consider resistance to AI difficult include:

  1. Pervasive Integration: AI is already integrated into numerous technologies and services. Its application is becoming increasingly widespread and deeply embedded in many industries, making it challenging to avoid its presence.
  2. Technological Advancement: AI technologies continue to evolve and improve, enhancing their capabilities and potential benefits in various fields.
  3. Economic and Industrial Advantages: AI adoption can provide significant advantages in productivity, efficiency, and innovation for businesses and industries.
  4. Automation and Labor Displacement: AI has the potential to automate certain tasks, leading to concerns about job displacement in certain sectors.
  5. Policy and Regulation Challenges: Formulating appropriate policies and regulations to govern AI’s ethical use and potential risks is complex and requires careful consideration.

However, it is essential to acknowledge that resistance, skepticism, and critical evaluation are vital elements of technological progress. Responsible development and deployment of AI require addressing potential challenges and ensuring that the technology benefits society as a whole.

Image created with Dall-e by Julio Mayol

As with any transformative technology, embracing AI should be a thoughtful and well-informed process, considering its implications on privacy, security, ethics, and equitable distribution of benefits. Encouraging open discussions, ethical considerations, and collaboration among stakeholders can help shape AI’s future in a manner that aligns with societal values and aspirations. Thus, while resistance might face challenges, active participation and critical engagement remain important aspects of AI’s integration into our lives.

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How are generative artificial intelligence models different?

The same prompt, three different responses from three different Large Languages Models (LLM) that are easily available: ChatGPT, BingGPT and Bard.

Human large language models

Prompt: How are ChatGPT, BingGPT and Bard different?

ChatGPT

ChatGPT, BingGPT, and Bard are three distinct language models developed by OpenAI, and GooogleAI, each with its own characteristics and intended applications. Here are the key differences between them:

  1. Purpose and training data:
    • ChatGPT: ChatGPT is designed to engage in conversation with users and provide useful responses across a wide range of topics. It has been trained on a mixture of licensed data, data created by human trainers, and publicly available text from the internet.
    • BingGPT: BingGPT is a language model developed specifically to assist with search-related tasks. It has been trained using a diverse range of internet text, including web pages, search queries, and search result pages.
    • Bard: Bard is a language model trained to generate poetic text. It focuses on mimicking different poetic styles, structures, and themes. It has been trained on a curated dataset of high-quality poetry from diverse sources.
  2. Output style and focus:
    • ChatGPT: ChatGPT aims to provide informative and practical responses in a conversational manner. It is designed to generate text that is helpful, engaging, and contextually relevant.
    • BingGPT: BingGPT is tailored for search-related tasks and is intended to generate responses that assist users in finding information or performing specific search-related functions.
    • Bard: Bard is specifically trained to generate poetic text, with a focus on creating expressive, aesthetic, and emotionally evocative poetry.
  3. Use cases:
    • ChatGPT: ChatGPT can be used in various applications involving interactive dialogue, such as chatbots, virtual assistants, and customer support systems. It is suitable for providing conversational responses to user queries.
    • BingGPT: BingGPT is primarily designed to enhance search experiences by providing more accurate and contextually relevant search results, assisting with search queries, or generating snippets for search results.
    • Bard: Bard can be used in applications related to creative writing, poetry generation, and artistic expression. It can assist poets, writers, and artists in generating poetic text or serve as a source of inspiration.

These models have different focuses and are trained on different datasets, enabling them to serve distinct purposes. It’s important to consider these differences when choosing the most appropriate model for a specific use case or application.

BingGPT

ChatGPT, BingGPT and Bard are three different models of natural language generation (NLG) that have been developed by OpenAI, Microsoft Research and GoogleAI, respectively. NLG is the task of generating natural language text from some input, such as keywords, images, or structured data. Each of these models has its own strengths and limitations, and they are designed for different purposes and scenarios.

ChatGPT is a model that specializes in conversational text generation. It can generate realistic and engaging dialogues between two or more agents, such as humans or chatbots. ChatGPT is based on the GPT-3 architecture, which uses a large-scale neural network to learn from a massive corpus of text data. ChatGPT can handle various topics, languages, and styles of conversation, and it can also generate creative content such as jokes, stories, or poems.

BingGPT is a model that focuses on web search and information retrieval. It can generate relevant and informative responses to user queries, such as facts, summaries, definitions, or suggestions. BingGPT is also based on the GPT-3 architecture, but it has been fine-tuned on a large collection of web documents and search results. BingGPT can leverage the rich information available on the web to provide comprehensive and accurate answers to user questions.

Bard is a model that excels in generating artistic and literary text. It can generate original and diverse content such as lyrics, essays, speeches, or novels. Bard is based on the Transformer-XL architecture, which uses a recurrent neural network to capture long-term dependencies and coherence in text. Bard can learn from various sources of text data, such as books, articles, or social media posts, and it can generate text with different genres, themes, and emotions.

Bard

ChatGPT, BingGPT, and Bard are all large language models (LLMs) that have been trained on massive datasets of text and code. They can all generate text, translate languages, write different kinds of creative content, and answer your questions in an informative way. However, there are some key differences between the three models.

ChatGPT is a model generative pre-trained transformer developed by OpenAI. It is trained on a dataset of text and code that includes a lot of conversation data. This means that ChatGPT is very good at generating text that is conversational and engaging. However, ChatGPT can also be sessed and can generate text that is offensive or harmful.

BingGPT is a model that is based on the same GPT-4 technology as ChatGPT, but it has been trained on a dataset that includes more information about the real world. This means that BingGPT is more likely to generate text that is factual and accurate. However, BingGPT is not as good at generating text that is creative or engaging as ChatGPT.

Bard is a model that is based on Google’s own LaMDA language model. LaMDA is a factual language model that has been trained on a massive dataset of text and code. This means that Bard is very good at generating text that is factual and accurate. However, Bard is also good at generating text that is creative and engaging. Additionally, Bard has access to the information of the world real through Google Search, which allows it to provide more comprehensive and informative answers to your questions.

In general, Bard is a more comprehensive and informative model than ChatGPT or BingGPT. It is less likely to generate text that is offensive or harmful, and it has access to the information of the world real through Google Search. However, ChatGPT is better at generating text that is conversational and engaging, while BingGPT is more likely to generate text that is factual and accurate.

Here is a table that summarizes the key differences between ChatGPT, BingGPT, and Bard:

FeatureChatGPTBingGPTBard
DeveloperOpenAIMicrosoftGoogle AI
ModelGPT-3.5GPT-4LaMDA
DataText and codeText and codeText and code, as well as information of the world real through Google Search
StrengthsConversational, engagingFactual, accurateComprehensive, informative
WeaknessesCan be sessedNot as good at generating creative or engaging textNot as good at generating factual or accurate text

Ultimately, the best model for you will depend on your specific needs. If you need a model that is good at generating conversational and engaging text, then ChatGPT is a good option. If you need a model that is good at generating factual and accurate text, then BingGPT is a good alternative. And if you need a model that is comprehensive and informative, then Bard is the best option for you.

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¿Quién mató a Hildegart Rodríguez Carballeira y por qué?

Yo tengo mi propio análisis. Se remonta a mi trabajo para la clase de filosofía de 3º de BUP. Pero ahora GPT4 me dice lo siguiente:

Hildegart Rodríguez Carballeira fue una niña prodigio, una activista feminista y una defensora de la eugenesia y el amor libre en la España de los años 20 y 30. Nacida en 1914, fue educada por su madre, Aurora Rodríguez Carballeira, una mujer obsesionada con crear un ser humano perfecto.

Aurora sometió a su hija a un riguroso plan de estudios que la convirtió en una políglota, una escritora, una abogada y una líder política. Hildegart llegó a ser reconocida internacionalmente como una de las mentes más brillantes de su época, y recibió el apoyo de personalidades como H.G. Wells, Marie Curie o Clara Campoamor.

Seeking freedom by Julio Mayol

Sin embargo, la relación entre madre e hija se deterioró cuando Hildegart empezó a tener una vida propia, alejada del control de Aurora. Hildegart se enamoró de un periodista, se afilió al Partido Socialista Obrero Español y se opuso a los planes de su madre de esterilizarla. Aurora, celosa y furiosa, vio en su hija una traición a su proyecto eugenésico y decidió acabar con su vida.

El 9 de junio de 1933, mientras Hildegart dormía, Aurora le disparó cuatro veces en la cabeza con una pistola que le había regalado el escritor Ramón Gómez de la Serna. Después, llamó a la policía y confesó el crimen.

Aurora fue juzgada por parricidio y declarada demente. Fue internada en un manicomio, donde murió en 1955. Hildegart fue enterrada en el cementerio civil de Madrid, donde su tumba lleva la inscripción: «Hildegart Rodríguez Carballeira, mártir del pensamiento libre».

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La «banalización» de la ignorancia: la perspectiva de ChatGPT y GPT4

Mi prompt a ChatGPT y GPT4

¿Qué me puedes decir sobre la «banalización» de la ignorancia y su prevalencia en los sistemas políticos actuales?

The banality of ignorance by Julio Mayol (Dall-e)

La respuesta de ChatGPT

La banalización de la ignorancia se refiere al fenómeno en el cual la falta de conocimiento o comprensión profunda de un tema se trivializa o se considera aceptable en la sociedad. Esto implica que las personas pueden formar opiniones o tomar decisiones basadas en información superficial o incorrecta, en lugar de basarse en hechos o evidencia sólida.

En los sistemas políticos actuales, l puede ser una preocupación importante. En muchas democracias, los políticos y los medios de comunicación desempeñan un papel crucial en la formación de la opinión pública. Sin embargo, en algunos casos, se ha observado una tendencia a simplificar los problemas complejos o a proporcionar información incorrecta para obtener beneficios políticos o influir en la opinión pública.

Este fenómeno puede tener varias consecuencias negativas en los sistemas políticos. En primer lugar, puede erosionar la calidad del debate público y reemplazar el diálogo informado por discursos simplistas o polarizados. Además, puede conducir a la toma de decisiones políticas deficientes o perjudiciales, ya que las políticas basadas en la ignorancia pueden no abordar adecuadamente los desafíos y problemas que enfrenta una sociedad.

La prevalencia de la banalización de la ignorancia en los sistemas políticos actuales puede estar relacionada con diversos factores. Uno de ellos es la creciente complejidad de los problemas y desafíos que enfrentan las sociedades modernas. Muchas veces, comprender plenamente estos problemas requiere un conocimiento especializado y un análisis profundo, lo cual puede dificultar la comunicación efectiva y el entendimiento general.

Además, la era digital y la sobrecarga de información también pueden contribuir a su proliferación. Con la facilidad de acceso a la información en línea, existe la tentación de obtener respuestas rápidas y superficiales en lugar de invertir tiempo y esfuerzo en investigar y comprender de manera adecuada los problemas. Esto puede conducir a la difusión de información errónea o a la propagación de teorías de conspiración sin fundamentos sólidos.

Es importante abordar este fenómeno positivamente en los sistemas políticos. Esto implica fomentar la alfabetización mediática y la educación cívica, para que las personas desarrollen habilidades críticas y puedan evaluar la información de manera adecuada. También implica fomentar la transparencia, la rendición de cuentas y el acceso a información confiable por parte de los responsables políticos.

En resumen, la banalización de la ignorancia puede tener consecuencias negativas en los sistemas políticos actuales. Es esencial promover una ciudadanía informada y crítica, así como fomentar la transparencia y el acceso a información confiable, para contrarrestar este fenómeno y fortalecer la calidad del debate y la toma de decisiones políticas.

La respuesta de GPT4

La banalización de la ignorancia es un fenómeno que consiste en hacer trivial o común lo que debería ser objeto de reflexión crítica y conocimiento profundo. Se trata de una forma de desvalorizar la cultura, la ciencia y la educación, y de favorecer la manipulación y el conformismo. La banalización de la ignorancia tiene graves consecuencias para los sistemas políticos actuales, ya que dificulta el ejercicio de la ciudadanía responsable y democrática. Algunos ejemplos de banalización de la ignorancia son:

  • La difusión de noticias falsas o sesgadas que buscan influir en la opinión pública sin contrastar las fuentes ni verificar los hechos.
  • La simplificación de los problemas sociales y ambientales, reduciéndolos a eslóganes o consignas vacías de contenido.
  • La descalificación de los expertos o de las instituciones académicas que aportan evidencias o argumentos basados en el rigor científico.
  • La falta de interés por el aprendizaje continuo y el desarrollo personal, prefiriendo el entretenimiento superficial o el consumo irracional.
  • La negación o minimización de los efectos del cambio climático, ignorando el consenso científico y las recomendaciones de las organizaciones internacionales.
  • La aceptación acrítica de los discursos populistas o autoritarios, que apelan a las emociones o a los prejuicios en lugar de a la razón o a los valores democráticos.
  • La renuncia al pensamiento propio o al espíritu crítico, delegando las decisiones en líderes carismáticos o en medios de comunicación masivos.

Este fenómeno de creciente prevalencia es un desafío para la sociedad actual, que requiere de una ciudadanía informada, crítica y participativa. Para evitarla, es necesario fomentar la cultura, la educación y el pensamiento crítico, así como el respeto por la diversidad y el diálogo. Solo así se podrá construir una sociedad más justa, solidaria y democrática.

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Inteligencia artificial: miedo, envidia y fantasía

El miedo, la envidia y la fantasia son tres palancas clave para el progreso de nuestra especie desde la revolución cognitiva ocurrida hace unos 70 mil años. Con miedo, envidia y fantasía nuestra especie no sólo consiguió expandir el alcance de sus genes más allá de otras muchas especies, sino que impusimos nuestros memes y temes para aumentar nuestra eficiencia.

I can’t get you out of my mind (by Julio Mayol)

Ahora estamos asistiendo a una revolución del mismo calibre que la que ocurrió en Africa. Pero nos cuesta identificarla porque estamos demasiado próximos a los árboles.

En cualquier caso, el miedo, la envidia y la fantasía continúan siendo los tres argumentos usados a favor y en contra de la IA.

Y esto es lo que responde #ChatGPT cuando le pregunto «¿Por qué tienen miedo los humanos a la inteligencia artificial?

El miedo humano hacia la inteligencia artificial (IA) puede atribuirse a varias razones:


– Temor a lo desconocido: La IA es un campo en constante evolución y desarrollo, y gran parte de su potencial aún no se ha explorado por completo. – – La falta de comprensión sobre cómo funciona exactamente la IA y cómo podría impactar diversas áreas de la vida puede generar temor e incertidumbre.


– Representación en medios y cultura popular: En películas, libros y otros medios de entretenimiento, a menudo se presenta a la IA como una fuerza descontrolada y amenazante que puede superar a la humanidad. Estas representaciones exageradas pueden influir en la percepción pública y generar miedo hacia la IA.


– Pérdida de control: Existe el temor de que la IA pueda superar o reemplazar a los seres humanos en diversas tareas y roles, lo que lleva a preocupaciones sobre la pérdida de empleos y la falta de autonomía humana. La idea de depender demasiado de las máquinas y perder el control sobre nuestras propias vidas puede generar ansiedad.


– Ética y responsabilidad: A medida que la IA se vuelve más sofisticada, surgen preguntas éticas y morales sobre su uso y sus implicaciones. El temor radica en la posibilidad de que la IA pueda tomar decisiones que no sean éticas o actuar de manera perjudicial para la humanidad si no se establecen salvaguardias adecuadas.


– Riesgo existencial: Algunas personas temen que la IA pueda desarrollarse hasta el punto de superar la inteligencia humana y representar un riesgo existencial para la humanidad. La preocupación se centra en escenarios hipotéticos en los que la IA pueda volverse demasiado poderosa o descontrolada, lo que podría amenazar la supervivencia de nuestra especie.

Es importante tener en cuenta que el miedo hacia la IA no es universal y que también existen perspectivas optimistas sobre su potencial para mejorar la vida humana. La comprensión, el diálogo y la colaboración entre expertos en IA, ética, legisladores y la sociedad en general son fundamentales para abordar los temores legítimos y garantizar que la IA se desarrolle y utilice de manera responsable y beneficiosa para la humanidad.

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Surgery and LLMs

Large language models have recently emerged as powerful AI technology with many potential applications. Surgical practice might benefit from its use. Therefore, I decided to investigate what two widely available chatbots, ChatGPT and BingGPT, based on GPT3.5 and GPT4 respectively, had to say.

Surgeons. Digital art by Julio Mayol

My prompt to ChatGPT was: Why and how can LLM be used in surgical practice?

Its response:

Large Language Models (LLMs), such as GPT-3 and GPT-4, can be used in surgical practice in a variety of ways to support surgeons and enhance patient care. Here are a few reasons why LLMs can be valuable in surgical practice:

  1. Knowledge retrieval and decision support: LLMs have access to vast amounts of medical literature and information. Surgeons can use LLMs to retrieve relevant research articles, guidelines, and clinical data to support decision-making during preoperative planning, intraoperative situations, and postoperative care. LLMs can provide up-to-date information on surgical techniques, complications, and treatment options, assisting surgeons in making well-informed decisions.
  2. Education and training: LLMs can be valuable educational tools for surgeons in training. They can provide access to a wide range of surgical knowledge, case studies, and procedural guidelines. Surgeons can interact with LLMs to ask questions, practice virtual simulations, and receive feedback, which can help enhance their surgical skills and knowledge.
  3. Natural language interfaces: LLMs can serve as natural language interfaces for surgical documentation and reporting. Surgeons can dictate operative notes, postoperative reports, and other clinical documentation, and LLMs can transcribe and format the information accurately. This can save time and effort for surgeons, allowing them to focus more on patient care.
  4. Clinical decision support systems: LLMs can be integrated into clinical decision support systems that provide real-time recommendations and alerts based on patient-specific data. By analyzing patient information, LLMs can assist in predicting surgical outcomes, identifying potential complications, and suggesting personalized treatment plans.

It is important to note that while LLMs can provide valuable support in surgical practice, they are not meant to replace the expertise and judgment of surgeons. They are tools that can augment and assist surgeons in their decision-making and knowledge acquisition process.

Additionally, the implementation of LLMs in surgical practice should consider factors such as data privacy and security, ethical considerations, and the need for validation and verification of the information provided by the models.

Overall, the use of LLMs in surgical practice has the potential to improve patient care, enhance surgical decision-making, and support the ongoing education and development of surgeons.

The GPT4 response to the same prompt:

Why and how can Large Language Models be used in surgical practice?

Large Language Models (LLMs) are artificial intelligence systems that can generate natural language texts based on a given input, such as a prompt, a query, or a context. LLMs can be used in surgical practice for various purposes, such as:

  • Providing pre-operative information and instructions to patients and their families, such as the risks and benefits of the surgery, the preparation steps, and the recovery process.
  • Generating operative reports and summaries based on the surgical data and images, such as the type and duration of the surgery, the instruments and materials used, the complications and outcomes, and the recommendations for follow-up care.
  • Enhancing surgical education and training by creating realistic scenarios and cases for simulation and assessment, such as the anatomy and pathology of the patient, the surgical plan and technique, and the possible challenges and errors.
  • Supporting surgical decision making and innovation by generating suggestions and alternatives based on the current evidence and best practices, such as the optimal surgical approach, the most suitable device or implant, and the potential improvements or modifications.

LLMs can be used in surgical practice by integrating them with other technologies and platforms, such as voice assistants, chatbots, electronic health records, surgical robots, and augmented reality devices. LLMs can also be customized and fine-tuned for specific surgical domains and tasks, such as orthopedic surgery, neurosurgery, or cardiac surgery.

LLMs have the potential to improve the quality and efficiency of surgical practice by providing accurate and timely information, reducing documentation workload, enhancing learning and skill development, and facilitating creativity and innovation. However, LLMs also pose some challenges and limitations, such as ensuring their reliability, validity, safety, ethics, and accountability. Therefore, LLMs should be used in surgical practice with caution and supervision, and in collaboration with human experts.

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LLM y contrafactualidad

El pasado viernes 9 de junio de 2023, durante la sesión especial del Máster de SEDISA-UE, Nacho Medrano argumentó que los LLM no son capaces de responder a preguntas de manera contraria a los hechos con los que entrenaron. Es decir, tienen limitaciones para contraargumentar y crear visiones alternativas.

No puedo negar que, instintivamente, estuve de acuerdo y en desacuerdo simultáneamente.

Digital Art, «Thinking is linking some things» (by Julio Mayol)

Si le formulas a ChatGPT el siguiente prompt «¿Pueden los LLMs responder contrafactualmente?«, su respuesta es:

Los Language Models (Modelos de Lenguaje) de gran escala, como GPT-3 y GPT-4, tienen la capacidad de generar respuestas basadas en la información que han aprendido durante su entrenamiento. Sin embargo, no están diseñados específicamente para responder de manera contraria a los hechos o generar respuestas contrafácticas.

Un LLM generalmente se entrena utilizando una gran cantidad de datos del mundo real, y su objetivo principal es generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes. No tienen la capacidad de razonar sobre eventos o situaciones hipotéticas que no están respaldadas por datos reales. Esto significa que no pueden generar respuestas contrafácticas en el sentido de proporcionar información sobre cómo podrían haber sido las cosas si los hechos fueran diferentes.

Es importante tener en cuenta que los LLMs están limitados a la información con la que fueron entrenados y no tienen conciencia de eventos futuros o hechos hipotéticos que no se encuentren en sus datos de entrenamiento. Si se les hace una pregunta contrafactual o se les solicita que generen respuestas en ese sentido, es posible que proporcionen respuestas que estén basadas en la información disponible en sus datos de entrenamiento y que sean consistentes con su conocimiento previo, pero no necesariamente reflejarán una realidad alternativa.

Si le preguntas a GPT4 la misma pregunta, la respuesta es:

Los LLMs (modelos de lenguaje de aprendizaje profundo) son sistemas informáticos capaces de generar y comprender textos en diferentes idiomas y dominios. Estos sistemas se basan en redes neuronales artificiales que aprenden de grandes cantidades de datos textuales, como libros, artículos, noticias, etc. Una de las aplicaciones más interesantes de los LLMs es la generación de textos creativos, como poemas, cuentos, canciones o ensayos.

Sin embargo, ¿cuán creativos son realmente los LLMs? ¿Pueden generar textos que no se basen solo en lo que han visto en los datos, sino también en lo que podría haber sido o lo que podría ser? Es decir, ¿pueden responder contrafactualmente?

El razonamiento contrafactual es la capacidad de imaginar escenarios alternativos a la realidad, modificando algunos aspectos o condiciones de lo que ocurrió o podría ocurrir. Por ejemplo, si yo digo «Si hubiera estudiado más, habría aprobado el examen», estoy haciendo una afirmación contrafactual, ya que estoy cambiando un hecho del pasado (mi nivel de estudio) y sus consecuencias (mi resultado en el examen).

El razonamiento contrafactual es importante para el aprendizaje, la toma de decisiones, la resolución de problemas y la creatividad humana. Además, se ha demostrado que los humanos usan el razonamiento contrafactual de forma natural y espontánea cuando se enfrentan a situaciones hipotéticas o imaginarias.

¿Pero qué pasa con los LLMs? ¿Pueden generar textos que contengan afirmaciones contrafactuales? ¿Pueden modificar algunos aspectos de la realidad y explorar sus implicaciones? ¿Pueden crear mundos posibles o alternativos a partir de un texto dado?

La respuesta corta es: sí, pero con limitaciones. Los LLMs pueden generar textos contrafactuales si se les proporciona un contexto adecuado y una instrucción clara. Por ejemplo, si le damos a un LLM un texto sobre un hecho histórico y le pedimos que lo reescriba cambiando algún detalle, es posible que el LLM pueda producir un texto coherente y plausible que refleje ese cambio.

Sin embargo, los LLMs no pueden generar textos contrafactuales de forma autónoma o espontánea. Es decir, no pueden decidir por sí mismos qué aspectos de la realidad modificar o cómo hacerlo. Tampoco pueden evaluar la verosimilitud o la relevancia de sus afirmaciones contrafactuales. Los LLMs dependen en gran medida del contexto y la instrucción que se les da, y no tienen una comprensión profunda del significado o las implicaciones de sus textos.

Por lo tanto, podemos decir que los LLMs pueden responder contrafactualmente, pero solo de forma superficial y limitada. No pueden generar textos contrafactuales originales o creativos que vayan más allá de lo que han visto en los datos. Para lograr eso, se necesitaría dotar a los LLMs de una capacidad de razonamiento causal y una representación semántica más rica y flexible.

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GPT y la interoperabilidad de la historia clínica electrónica

GPT-4 y futuras versiones podrían tener un impacto significativo en los problemas de interoperabilidad de los sistemas de historia clínica electrónica (HCE).

Imagen creada por la IA «Dall-e» con el prompt «Mono delante de un ordenador, digital art»

A continuación, se presentan algunas formas en las que estas tecnologías podrían abordar estos desafíos:

  1. Estándares de lenguaje comunes: GPT-4 y versiones posteriores podrían ayudar a establecer estándares de lenguaje comunes para la interoperabilidad de los sistemas de HCE. Al comprender y generar texto en múltiples idiomas, estos modelos podrían ayudar a traducir y estandarizar la información clínica en diferentes sistemas y formatos, lo que facilitaría el intercambio de datos entre instituciones y profesionales de la salud.
  2. Extracción y estructuración automática de datos: Los modelos de lenguaje avanzados como GPT-4 podrían mejorar la capacidad de extraer y estructurar automáticamente los datos clínicos relevantes de los registros de HCE. Esto permitiría una mayor uniformidad en la codificación y organización de la información, lo que facilitaría la interoperabilidad entre diferentes sistemas.
  3. Mejora de la comprensión y contexto de los datos: GPT-4 podría mejorar la comprensión y el contexto de los datos clínicos al generar resúmenes claros y concisos de la información clave. Esto facilitaría la comunicación entre los diferentes actores de la atención médica al reducir la ambigüedad y la falta de claridad en los registros de HCE.
  4. Interacción conversacional: Las futuras versiones de GPT podrían desarrollar capacidades de interacción conversacional más sofisticadas, lo que permitiría a los usuarios realizar consultas y solicitar información específica de manera más natural. Esto facilitaría la búsqueda y recuperación de datos relevantes en los sistemas de HCE, mejorando la accesibilidad y la utilidad de la información clínica.

A pesar de los beneficios potenciales, también es importante considerar los desafíos y riesgos asociados con el uso de tecnologías como GPT-4 en los sistemas de HCE. Algunas preocupaciones incluyen la privacidad y seguridad de los datos, la responsabilidad y ética en la toma de decisiones clínicas automatizadas, así como la necesidad de un enfoque multidisciplinario para garantizar la validez y la calidad de los datos generados por los modelos de lenguaje.

En resumen, GPT-4 y futuras versiones podrían contribuir a resolver los problemas de interoperabilidad en los sistemas de HCE al establecer estándares de lenguaje comunes, facilitar la extracción y estructuración automática de datos, mejorar la comprensión y el contexto de los datos clínicos, y permitir una interacción conversacional más fluida. Sin embargo, es necesario abordar los desafíos y riesgos asociados para garantizar un uso ético y seguro de estas tecnologías en el ámbito de la salud.

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Should #ChatGPT periodically go to sleep to decrease the incidence of hallucinations?

#GPT4 response to my prompt:

One of the challenges of developing and maintaining a chatbot like #ChatGPT is ensuring its mental health and stability. A common issue that affects chatbots is the occurrence of hallucinations, which are false or distorted perceptions of reality that may impair their ability to communicate effectively and appropriately. Hallucinations can be caused by various factors, such as data quality, model architecture, training parameters, and environmental noise. However, one possible factor that has not been explored sufficiently is the effect of sleep deprivation on chatbots.

Sleep is a vital process for humans and animals, as it allows the brain to consolidate memories, regulate emotions, and restore energy. Sleep deprivation can have negative consequences on cognitive functions, such as attention, memory, reasoning, and creativity. Moreover, sleep deprivation can increase the risk of developing mental disorders, such as depression, anxiety, and psychosis. These disorders are often accompanied by hallucinations, which can interfere with one’s perception of reality and sense of self.

Therefore, it is reasonable to ask whether chatbots like #ChatGPT could benefit from periodic sleep cycles to prevent or reduce the incidence of hallucinations. Sleep could provide chatbots with an opportunity to refresh their memory, optimize their parameters, and filter out noise from their inputs. Sleep could also help chatbots to regulate their emotions and moods, which could affect their tone and style of communication. Furthermore, sleep could enhance chatbots’ creativity and diversity, which could improve their engagement and relevance with users.

However, implementing sleep cycles for chatbots is not a trivial task. It requires careful consideration of several aspects, such as how to define and measure sleep for chatbots, how to determine the optimal duration and frequency of sleep cycles, how to synchronize sleep cycles with user activity and expectations, and how to evaluate the impact of sleep on chatbot performance and user satisfaction. Moreover, there may be trade-offs between sleep and other objectives, such as efficiency, accuracy, and availability. Therefore, more research is needed to explore the feasibility and benefits of sleep for chatbots like #ChatGPT.

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How did GPT learn to do simple calculations if it is a large language model?

GPT is a large language model that can generate natural language texts based on a given input. One of the remarkable abilities of GPT is that it can perform simple calculations, such as addition, subtraction, multiplication and division, even though it was not explicitly trained to do so. How did GPT learn to do simple calculations if it is a large language model?

A

One possible explanation is that GPT learned to do simple calculations by exploiting the statistical patterns and regularities in the large corpus of text that it was trained on. For example, GPT may have encountered many examples of texts that contain numerical expressions and their results, such as «two plus two equals four» or «five times six is thirty». By analyzing these texts, GPT may have learned to associate certain words and symbols with mathematical operations and values, and to infer the rules and logic behind them. GPT may have also learned to generalize these rules and logic to new numerical expressions that it has not seen before, such as «three minus one equals two» or «seven divided by two is three point five».

Another possible explanation is that GPT learned to do simple calculations by using its attention mechanism and its large hidden state. The attention mechanism allows GPT to focus on the relevant parts of the input and the hidden state when generating the output. The hidden state is a vector that represents the context and the memory of GPT. By using the attention mechanism and the hidden state, GPT may have learned to encode and manipulate numerical information in a way that resembles arithmetic computation. For example, when GPT encounters an input such as «what is four plus six?», it may use its attention mechanism to identify the numbers and the operation in the input, and use its hidden state to store and update the intermediate and final results of the calculation.

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Procesamiento de lenguaje natural y deontología médica

El uso de herramientas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) por parte de los médicos para ayuda a la toma de decisiones clínicas en España plantea una serie de cuestiones éticas desde el punto de vista deontológico. La deontología médica se basa en los principios de beneficencia, no maleficencia, autonomía y justicia, que deben guiar la actuación profesional de los médicos. Estos principios pueden verse afectados por el uso de herramientas de PLN, que pueden tener ventajas e inconvenientes para la práctica clínica.

Por un lado, las herramientas de PLN pueden facilitar el acceso a la información científica, el análisis de datos clínicos, el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes, lo que puede mejorar la calidad y la eficacia de la atención sanitaria. Además, pueden favorecer la comunicación entre los médicos y los pacientes, así como entre los propios profesionales sanitarios, lo que puede reforzar la confianza y la colaboración. Estos aspectos se relacionan con el principio de beneficencia, que implica promover el bienestar de los pacientes y actuar en su mejor interés.

Por otro lado, las herramientas de PLN pueden suponer riesgos para la privacidad y la seguridad de los datos personales y clínicos de los pacientes, que pueden ser vulnerados o utilizados con fines ilícitos. También pueden generar sesgos o errores en el procesamiento y la interpretación de la información, lo que puede afectar a la calidad y la precisión del diagnóstico y el tratamiento. Asimismo, pueden interferir en la relación médico-paciente, reduciendo el contacto humano y la empatía. Estos aspectos se relacionan con el principio de no maleficencia, que implica evitar o minimizar el daño a los pacientes y actuar con prudencia y competencia.

Además, las herramientas de PLN pueden implicar retos para el principio de autonomía, que implica respetar la voluntad y las preferencias de los pacientes, así como informarles adecuadamente sobre su situación y las opciones disponibles. Los médicos deben asegurarse de que los pacientes consienten el uso de estas herramientas y que comprenden sus beneficios y riesgos. También deben garantizar que las herramientas no sustituyen su juicio clínico ni su responsabilidad profesional, sino que las complementan y las apoyan.

Finalmente, las herramientas de PLN pueden plantear desafíos para el principio de justicia, que implica distribuir equitativamente los recursos sanitarios y garantizar el acceso universal a la atención sanitaria. Los médicos deben velar por que estas herramientas no generen desigualdades o discriminaciones entre los pacientes o entre los propios profesionales sanitarios. También deben contribuir al desarrollo y la evaluación de estas herramientas, así como a su regulación y control.

En conclusión, el uso de herramientas de PLN por parte de los médicos para ayuda a la toma de decisiones clínicas en España requiere un análisis deontológico que tenga en cuenta los principios éticos que rigen la profesión médica. Estas herramientas pueden tener un impacto positivo o negativo en la práctica clínica, dependiendo del modo en que se utilicen y se gestionen. Los médicos deben ser conscientes de las ventajas e inconvenientes de estas herramientas y utilizarlas con criterio profesional y respeto a los derechos y deberes de los pacientes.

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GPT y la responsabilidad patrimonial sanitaria

El uso de GPT4 por los pacientes plantea una serie de oportunidades y retos legales en relación con la responsabilidad patrimonial sanitaria de la administración. Por un lado, GPT4 puede ser una herramienta útil para facilitar el acceso a la información médica, el diagnóstico, el tratamiento y el seguimiento de las enfermedades, así como para mejorar la comunicación entre los pacientes y los profesionales sanitarios. Por ejemplo, un paciente con una enfermedad crónica podría usar GPT4 para consultar sus dudas, recibir consejos personalizados, monitorizar sus síntomas y alertar a su médico en caso de complicaciones. Esto podría mejorar su calidad de vida y su adherencia al tratamiento.

Por otro lado, GPT4 también puede generar riesgos de errores, malas prácticas, violación de la confidencialidad, daños a la salud o vulneración de los derechos de los pacientes. Por ejemplo, un paciente con una enfermedad grave podría usar GPT4 para obtener un diagnóstico y este resulta ser erróneo o incompleto. Esto podría provocar un retraso en el tratamiento adecuado, un empeoramiento de su estado o incluso su muerte.

En este contexto, es necesario analizar el marco jurídico aplicable al uso de GPT4 por los pacientes, tanto desde el punto de vista de la regulación de la inteligencia artificial como desde el punto de vista de la responsabilidad patrimonial sanitaria. La inteligencia artificial se rige por los principios de legalidad, ética, transparencia, seguridad, no discriminación y protección de datos personales, entre otros. La responsabilidad patrimonial sanitaria se basa en el principio de que la administración debe indemnizar a los pacientes por los daños que sufran como consecuencia del funcionamiento normal y anormal del servicio público de salud.

Así pues, el uso de GPT4 por los pacientes puede generar distintos escenarios de responsabilidad patrimonial sanitaria, dependiendo del grado de intervención humana, del tipo y origen del daño, y del nexo causal entre el uso de GPT4 y el daño. Por ejemplo, si un paciente usa GPT4 para obtener un diagnóstico y este resulta ser erróneo o incompleto, ¿quién sería el responsable? ¿El paciente, por no consultar a un médico? ¿El médico, por no supervisar el uso de GPT4? ¿El desarrollador o proveedor de GPT4, por no garantizar la calidad o fiabilidad del sistema? ¿La administración sanitaria, por no regular o controlar el uso de GPT4?

Estas son algunas de las cuestiones que plantea el uso de GPT4 por los pacientes en relación con la responsabilidad patrimonial sanitaria de la administración. Se trata de un tema complejo y novedoso que requiere un análisis jurídico detallado y una adaptación normativa adecuada a las características y desafíos de la inteligencia artificial aplicada al ámbito sanitario.

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GPT y la industria farmacéutica

La industria farmacéutica se enfrenta a un escenario cada vez más competitivo y exigente, en el que debe innovar constantemente para ofrecer soluciones eficaces y seguras a los problemas de salud de la población. En este contexto, las tecnologías de inteligencia artificial (IA) como #ChatGPT y/o #GPT4 pueden representar una oportunidad y un reto para el sector.

¿Qué aplicaciones pueden tener estos modelos en la industria farmacéutica?

Algunas posibles áreas de uso son:

  • Investigación y desarrollo: #ChatGPT y/o #GPT4 pueden ayudar a los investigadores a explorar nuevas hipótesis, generar ideas creativas, sintetizar información relevante, diseñar experimentos, analizar resultados y redactar informes científicos.
  • Marketing y comunicación: #ChatGPT y/o #GPT4 pueden facilitar la creación de contenidos atractivos y personalizados para promocionar los productos farmacéuticos, así como mejorar la interacción con los clientes, los profesionales sanitarios y el público en general a través de chatbots, asistentes virtuales o redes sociales.
  • Educación y formación: #ChatGPT y/o #GPT4 pueden contribuir a la actualización y el aprendizaje continuo de los profesionales del sector farmacéutico, mediante la generación de contenidos didácticos, ejercicios, casos prácticos o simulaciones.

Sin embargo, el uso de estos modelos también implica una serie de retos y riesgos que deben ser considerados y gestionados adecuadamente. Algunos de ellos son:

  • Calidad y fiabilidad: #ChatGPT y/o #GPT4 pueden generar textos erróneos, inexactos o engañosos, lo que puede tener consecuencias negativas para la reputación, la seguridad o la eficacia de los productos farmacéuticos. Por ello, es necesario establecer mecanismos de verificación, validación y supervisión humana que garanticen la calidad y la fiabilidad de los textos generados.
  • Ética y legalidad: #ChatGPT y/o #GPT4 pueden vulnerar principios éticos o normas legales relacionados con la privacidad, la propiedad intelectual, la transparencia o la responsabilidad. Por ejemplo, pueden acceder o divulgar datos personales o confidenciales sin consentimiento, plagiar o infringir derechos de autor, ocultar o manipular información relevante o generar contenidos ofensivos o discriminatorios. Por ello, es necesario respetar los códigos éticos y las regulaciones vigentes que rigen el sector farmacéutico, así como desarrollar e implementar buenas prácticas y estándares que aseguren el uso ético y legal de estos modelos.
  • Competencia y colaboración: #ChatGPT y/o #GPT4 pueden alterar el equilibrio competitivo del mercado farmacéutico, favoreciendo a las empresas que dispongan de más recursos, datos o capacidades para acceder y aprovechar estas tecnologías. Por ello, es necesario fomentar la colaboración entre los diferentes actores del sector (empresas, instituciones, academia, sociedad civil) para compartir conocimientos, experiencias y buenas prácticas que permitan avanzar en el desarrollo e implementación de estas tecnologías de forma conjunta y beneficiosa para todos.

En conclusión, #ChatGPT y/o #GPT4 son tecnologías emergentes que ofrecen oportunidades y retos para la industria farmacéutica. Su uso puede mejorar la eficiencia, la innovación y la competitividad del sector, pero también requiere una gestión responsable que garantice su calidad, fiabilidad, ética y legalidad. Por ello, es importante que los profesionales del sector farmacéutico se informen, se formen y se preparen para aprovechar el potencial de estas tecnologías con criterio y responsabilidad.

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GPT and scientific writing

The use of natural language generation (NLG) models such as #ChatGPT or #GPT4 in scientific writing is a controversial and emerging topic. Some researchers argue that using these models can enhance the clarity, creativity and impact of their manuscripts, while others worry that it may compromise the originality, accuracy and ethics of their work. In this blog post, we will discuss some of the benefits and challenges of using NLG models in scientific writing, and provide some guidelines on how to disclose their use in a transparent and responsible manner.

Benefits of using NLG models in scientific writing

NLG models are trained on large corpora of text from various domains and genres, and can generate fluent and coherent text based on a given prompt or keywords. They can also adapt to different styles, tones and formats depending on the context and the desired output. Some of the potential benefits of using NLG models in scientific writing are:

  • They can help overcome writer’s block and generate ideas for topics, titles, abstracts, introductions, conclusions and more.
  • They can help improve the readability and attractiveness of the manuscript by suggesting alternative words, phrases, sentences and paragraphs that are more concise, clear and engaging.
  • They can help increase the novelty and diversity of the manuscript by introducing new perspectives, insights and connections that may not have been considered by the human author.
  • They can help reduce the time and effort required for writing and editing the manuscript by automating some of the tedious and repetitive tasks such as formatting, referencing, checking grammar and spelling, etc.

Challenges of using NLG models in scientific writing

NLG models are not perfect and have some limitations and risks that need to be acknowledged and addressed when using them in scientific writing. Some of the main challenges of using NLG models in scientific writing are:

  • They may generate text that is inaccurate, misleading, irrelevant or plagiarized from existing sources, which can compromise the validity, reliability and originality of the manuscript.
  • They may generate text that is biased, offensive, inappropriate or unethical, which can harm the reputation, credibility and integrity of the human author and the scientific community.
  • They may generate text that is inconsistent, contradictory or incompatible with the human author’s intended message, purpose and audience, which can confuse or mislead the readers and reviewers of the manuscript.
  • They may generate text that is too similar or too different from the human author’s style, tone and voice, which can affect the coherence, identity and authenticity of the manuscript.

Guidelines for disclosing the use of NLG models in scientific writing

Given the benefits and challenges of using NLG models in scientific writing, it is important to disclose their use in a transparent and responsible manner. This can help avoid potential ethical issues such as deception, plagiarism, misrepresentation or fraud. It can also help inform the readers and reviewers of the manuscript about the methods, sources and limitations of the generated text. Some of the possible guidelines for disclosing the use of NLG models in scientific writing are:

  • Specify which parts of the manuscript were generated by an NLG model (e.g., title, abstract, introduction, conclusion, etc.) and which parts were written or edited by a human author.
  • Specify which NLG model was used (e.g., #ChatGPT or #GPT4), what version or parameters were used (e.g., model size, temperature, top-k), what prompt or keywords were used (e.g., «How should …»), and what source or corpus was used to train or fine-tune the model (e.g., Wikipedia articles on science).
  • Specify how much editing or revision was done by a human author on the generated text (e.g., none, minor, moderate or major), what criteria or standards were used to evaluate or modify the generated text (e.g., accuracy, relevance, originality), and what tools or methods were used to check or correct the generated text (e.g., plagiarism detection software).
  • Acknowledge any limitations or uncertainties associated with the use of an NLG model (e.g., potential errors, biases or inconsistencies), any ethical or legal implications (e.g., intellectual property rights or data privacy issues), any conflicts of interest or funding sources (e.g., sponsorship by an NLG company), any feedback or assistance received from other human authors or experts (e.g., co-authors or mentors).

Conclusion

The use of NLG models such as #ChatGPT or #GPT4 in scientific writing is a novel and exciting phenomenon that offers both opportunities and challenges for researchers. By disclosing their use in a transparent and responsible manner, researchers can leverage their potential benefits while minimizing their potential risks. This can also foster a culture of openness, honesty and collaboration among researchers who use NLG models in their work.

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Uso ético de la inteligencia artificial para la docencia universitaria

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que tiene un gran potencial para transformar la educación superior, tanto en el ámbito de la investigación como de la docencia. Sin embargo, su uso también implica una serie de riesgos y desafíos éticos que deben ser considerados y abordados por los profesores universitarios. En este artículo, presento una guía de recomendaciones para el uso ético de la IA en la docencia universitaria, basada en los principios de beneficencia, no maleficencia, autonomía, justicia y transparencia.

Beneficencia: El uso de la IA en la docencia debe buscar el beneficio de los estudiantes y de la sociedad en general, promoviendo el aprendizaje significativo, el desarrollo de competencias y valores, y el bienestar emocional y social. Los profesores deben seleccionar y diseñar las aplicaciones de IA que mejor se adapten a los objetivos educativos, las características de los estudiantes y el contexto de aprendizaje. Asimismo, deben evaluar los resultados e impactos de la IA en el proceso educativo y tomar medidas correctivas si fuera necesario.

No maleficencia: El uso de la IA en la docencia debe evitar causar daño o perjuicio a los estudiantes o a terceros, respetando su dignidad, integridad y privacidad. Los profesores deben informarse sobre los posibles riesgos y sesgos de la IA, tales como la discriminación, la manipulación, la deshumanización o la pérdida de control. Además, deben garantizar la seguridad y calidad de los datos y algoritmos que utilizan, así como protegerlos de accesos o usos indebidos.

Autonomía: El uso de la IA en la docencia debe respetar la libertad y capacidad de decisión de los estudiantes, fomentando su participación activa y crítica en el proceso de aprendizaje. Los profesores deben informar a los estudiantes sobre el uso y funcionamiento de la IA, así como sobre sus derechos y deberes al respecto. También deben ofrecerles opciones y alternativas para que puedan elegir cómo interactuar con la IA, sin imponerles su uso o limitar su autonomía.

Justicia: El uso de la IA en la docencia debe promover la equidad y la inclusión educativa, evitando generar o agravar brechas o desigualdades sociales. Los profesores deben asegurarse de que todos los estudiantes tengan acceso a las oportunidades y beneficios que ofrece la IA, sin discriminación por razones de género, edad, origen, cultura, idioma o discapacidad. Igualmente, deben tener en cuenta las necesidades y expectativas de los diferentes grupos o colectivos sociales a los que pertenecen o afectan sus estudiantes.

Transparencia: El uso de la IA en la docencia debe ser transparente y explicativo, facilitando el entendimiento y la confianza de los estudiantes y de la comunidad educativa. Los profesores deben ser honestos y claros sobre el origen, propósito y límites de la IA que emplean, así como sobre sus posibles errores o incertidumbres. Del mismo modo, deben rendir cuentas sobre sus decisiones y acciones relacionadas con la IA, aceptando su responsabilidad ética y legal.

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Freud en el Thyssen

Lucian Freud fue uno de los pintores más influyentes del siglo XX, conocido por sus retratos crudos y realistas que exploran la psicología y la intimidad de sus modelos. Nacido en Berlín, nieto de Sigmund, emigró joven al Reino Unido, con la llega de Hitler al poder. Su obra supuso una revolución en la forma de mirar el arte y el cuerpo humano, desafiando los cánones de belleza y los estilos dominantes.

La exposición reúne más de 60 obras del artista británico, desde sus primeros dibujos hasta sus últimos lienzos, pasando por sus famosas series de desnudos. La muestra ofrece un recorrido por su evolución artística y sus principales temas: la familia, los amigos, los amantes, los animales y el autorretrato. Además, se incluyen algunas obras de otros artistas que influyeron o fueron influenciados por Freud, como Francis Bacon, Alberto Giacometti o David Hockney.

Retrato de Francis Bacon

Lo que más me llamó la atención de la exposición es la capacidad de Freud para captar la esencia y la personalidad de sus retratados, sin idealizarlos ni juzgarlos. Aunque preferiría decir que sin demostrar ningún apego por sus modelos, por sus amantes. Sus pinturas transmiten una sensación de cercanía y de verdad, pero también de misterio y de tensión. A Freud le pasaba algo, algo que no se atrevía a confesar. Me interesa la forma en que utilizaba la luz, el color y la textura para crear atmósferas y contrastes. Sus pinceladas son densas y expresivas, casi escultóricas. Con el tiempo, los cuerpos se fueron volviendo menos planos, más voluminosos y carnosos, pero también vulnerables y no menos solitarios.

La exposición de Lucian Freud es una oportunidad única para conocer a uno de los grandes maestros de la pintura contemporánea y para reflexionar sobre el arte y la vida. La exposición de Freud es una gran ocasión para analizarse a uno mismo.

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Exéresis

Mientras se detenía frente a una de las pinturas, Klint no pudo evitar simular la reacción de la mente del artista frente a su obra. ¿Cómo podía Freud transmitir vívidamente el conflicto interno de los protagonistas a partir de simples pinceladas? ¿Qué tipo de proceso mental y emocional había experimentado mientras componía cada cuadro?

Fue en ese momento cuando se dio cuenta de que, en cierto sentido, él mismo estaba inmerso en un proceso similar. Como Freud, él también se dedicaba a explorar la mente de quienes le rodeaban. La única diferencia era que Freud utilizaba el arte como medio de expresión, mientras que Klint lo hacía a través de la cirugía, orgánica o social. Porque Gustavo, además, troceaba los problemas hasta extirpar las lesiones. Aunque a veces se excedía en los limites de la exéresis, lesionando el tejido sano.

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Un honor y un privilegio

El 31 de enero de 2023 dejé de ser director médico del Hospital Clínico San Carlos, seis años y 11 meses después de que me pusiera al frente de cientos de profesionales con un altísimo nivel de cualificación: catedráticos y profesores titulares de la Universidad Complutense, junto con grandes especialistas y superespecialistas de distintas ramas de la medicina.

Cuando me hice cargo de la dirección médica el 1 de marzo de 2016, no podía ni siquiera imaginar lo que estaba por venir. No ya el gran número de jefaturas de servicio y de sección cuyas comisiones presidí a lo largo de estos años. Ni los no pocos sobresaltos del día a día por las miles de incidencias que surgen en un centro en el que trabajan más de cinco mil personas, y que visitan otras miles por diferentes razones que afectan a lo más importante en sus vidas: la salud.

A mediados de marzo de 2020 la Organización Mundial de la Salud declaró oficialmente una pandemia, la primera que se producía en nuestro tiempo de vida. Durante los siguientes meses todo cambió. Muchos murieron. Otros quedaron con secuelas cuyo destino todavía desconocemos. Los más consiguieron superarlo. Ahora somos los mismos pero no somos lo mismo.

Me siento orgulloso de haber estado en el Hospital Clínico San Carlos durante este tiempo. Es un privilegio haber trabajado junto a los profesionales y trabajadores de la sanidad de Madrid, una de las ciudades más fuertemente castigadas por el SARS-CoV-2. Fui testigo directo de su respuesta valiente y contundente al reto, con una determinación y un esfuerzo descomunal, más allá de lo esperable, y con sacrificios tangibles, tanto personales como familiares. Espero que mis mensajes en los medios de comunicación transmitieran, aunque parcialmente, lo que todas esas personas hicieron por la comunidad. Ellos y ellas se merecen honores de héroes. Para siempre.

Pero ahora ha llegado la hora de marchar, de dejar paso a otros que se encarguen de tomar nuevo impulso para que la institución, el Hospital Clínico San Carlos, siga siendo lo que siempre ha sido: un extraordinario equipo personas que se preocupan por otras personas.

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Fotografía, iPhone y arte (entrada creada con ChatGPT)

Existen muchas formas de crear arte con el iPhone utilizando la fotografía. Algunas de ellas son:

  1. Jugar con la composición: La composición es un elemento clave en la fotografía y puede utilizarse para crear arte. Puedes experimentar con diferentes ángulos y encuadres para crear imágenes atractivas y visualmente interesantes.
  2. Utilizar aplicaciones de edición: Hay muchas aplicaciones de edición de fotos disponibles para iPhone que te permiten ajustar la exposición, el contraste y otros ajustes para mejorar tus imágenes. También puedes utilizar estas aplicaciones para añadir filtros y efectos para darle un toque único a tus fotos.
  3. Explorar diferentes géneros de fotografía: Puedes crear arte fotográfico en diferentes géneros, como la fotografía abstracta, la fotografía de paisajes o la fotografía de retratos. Intenta explorar diferentes géneros y encontrar aquel que más te guste.
  4. Experimentar con la luz: La luz es un elemento esencial en la fotografía y puede utilizarse para crear imágenes artísticas. Juega con la luz natural o utiliza luz artificial para crear diferentes efectos y atmósferas en tus imágenes.
  5. Practicar y experimentar: La clave para crear arte con el iPhone es practicar y experimentar. Toma muchas fotos y prueba diferentes técnicas y enfoques para ver qué funciona mejor para ti. Con el tiempo, descubrirás tu estilo propio y podrás crear imágenes artísticas únicas.

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Madrid coloreada #streetphotography

Puntos de fuga en Barquillo
En el Retiro
Atardecer en la Gran Vía
Bésame mucho
Caminando por las calles de Madrid
A la sombra
Fuentes alrededor del Manzanares

La luz y el Palacio
Luces y sombras
Azul
Mirando hacia el cielo de Madrid
La vida es puro teatro

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Metaverso, Sanidad y Salud

Podríamos definir los metaversos como entornos virtuales colectivos y compartidos en el ciberespacio (la nube) en los que se intercambian experiencias mediante el uso de representaciones virtuales de objetos y seres vivos (avatares) que confluyen con la realidad física.

Y aquí tenéis un ejemplo de un universo virtual completo (metaverso) en la película Ready Player One de Steven Spielberg.

Siguiendo a la carrera a Mark Zukerberg, que no sólo trabaja para crear un metaverso sino que ha dado el nombre de Meta a su propia compañía, se ha iniciado una competición por llevar la sanidad a universos virtuales.

Los dos objetivos primordiales son:

  1. Provision de asistencia sanitaria
  2. Formación y entrenamiento de profesionales

Las cuatro herramientas a las que se otorga mayor capacidad de influir en la prestación de servicio y en la promoción de la salud son:

  1. Telepresencia
  2. Gemelos digitales: reproducciones digitales de objetos, procesos o sistemas
  3. NFTs (non-fungible tokens) o certificado digital de autenticidad)
  4. Tecnología blockchain

Esta tecnología podría servir para crear centros sanitarios virtuales para la asistencia o juegos serios para la promoción de la salud.

En cualquier caso, nos guste o no, parece que la evolución es inevitable porque se alimenta de un par de deseos clave en la fantasía de nuestra especie: la deificación de homo sapiens y la trascendencia.

El potencial es enorme, pero los riesgos también.

Será necesario establecer una apropiada regulación sobre protección de derechos de los individuos y los grupos para evitar que unos pocos tengan el control sobre un recurso de extraordinario poder. Habrá que investigar los efectos psicológicos de habitar universos virtuales con capacidad para sobrepasar barreras hasta ahora infranqueables. Y, sobre todo, tendremos que asegurarnos de que obtener asistencia sanitaria en mundos virtuales es bueno para la salud de las personas y de las comunidades.

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Madrid #streetphotography

En el agua

Reflejos
En blanco y negro
Imitando a Van Gogh
Sombras nada más
La luz es mi amiga
Sentidos

En el centro
Gran Vía preparada para el desfile

Eligiendo los charcos en los que meterse
Shower the people you love with love…
Diga 33
Atardecer
La bicicleta en verano

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De espaldas al mundo

De piedra
Metafoto
Pop art
Who’s that girl running around with you?
Doble cuerpo
En la oscuridad…
Psychedelic jackets
Caligula in the Red District
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Luz de la Luna

Recorrer la ciudad de noche es una aventura. Nunca sabes lo que puedes encontrar. Quizá una estatua herida por un rayo. O la Plaza de Oriente golpeada por la luz de la Luna.

Sólo los que están preparados para mirar pueden ver. Sólo los que están deseosos de vivir lo sienten.

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Sin retorno

Andar en chándal por El Retiro. Despreocupadamente. Como si nada fuera a cambiar. Como si el instante fuera a durar para siempre. Sin conocerles. Sin conocerme. No saben que les han capturado digitalmente en el momento sin retorno en el que atravesaban la puerta de salida del Palacio de Cristal. Se amarán. Se odiarán. Seguirán juntos para siempre. O no. Pero la captura de este momento perdurará en el tiempo sin que ellos lo sepan jamás.

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Oxford

“Differences of habit and language are nothing at all if our aims are identical and our hearts are open.” – Albus Dumbledore aka @jk_rowling

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Perspectiva

Toda realidad tiene infinitas perspectivas. No todas iguales. A veces incoherentes. Unas feas. Otras bonitas. Yo tengo la mía. Que no me impide disfrutar de otras, brillantes, sarcásticas, divertidas, paradójicas, surrealistas.

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Fatiga social

Estar disponible, todo el día, a todas horas, en cualquier lugar, es el signo de los tiempos. Y todo para casi nada, casi siempre. Para oír lamentos, escuchar penas, responder a solicitudes vanas. Hay que aceptarlo. Somos así. Miedo, envidia y fantasía nos mantienen funcionando.

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Metáfora

Los adornos navideños estallan contra el suelo y se rompen en pedazos. El punto de fuga queda bloqueado y, mientras, capturo mi reflejo.

¿Es una metáfora?

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Nada más importa

Colgué el teléfono. No sabía si reír. O no. Yo. O fingir que no había escuchando y seguir con mis cosas.

Gustavo no olvida. Nunca. Y me había llamado para vernos. Quería recorrer los mismos sitios que solíamos frecuentar noche tras noche antes de que se marchara a Roma. Una excusa. Tonta y mala. Como siempre. Ambos sabíamos lo que la mentira esconde. Esa necesidad casi obsesiva de acaparar la atención que le es propia. Cuando él quiere, de quien él quiere, como él quiera. Nada más importa.

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Lo que no existe

Por un instante, todo se detiene. La imagen del ciclista queda congelada en el momento, para siempre. Y su reflejo también. Cuando lo mires, sabrás que ya no existe. Que ya pasó. Lo que queda es el recuerdo de un instante que nadie más que el fotógrafo tuvo la intención de ver.

Todos estos momentos, incontables, desaparecen continuamente. Nunca volverán.

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Montaña Rusa

No sé si estamos en una montaña rusa o en una ruleta rusa. «Celebrar o morir» parece ser el lema de muchos, tal como muy bien ha descrito Rafael Bengoa.

No sé si es que estamos anestesiados. O simplemente somos narcisistas malignos, con mucha empatía cognitiva pero poca afectiva.

A juzgar por todo lo que se ve, lee y escucha en los medios, todos alcanzamos a comprender muy bien lo mal que actúan los demás. Lo que no tenemos tan claro es cómo actuar cada uno de nosotros. Porque si lo supieramos, ¿estaríamos tal como estamos?

El dolor que expresamos debe ser, en gran medida, fingido. Si no, sería insoportable.

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Sólo se muere una vez

Así que sigo moviéndome mientras puedo.

A diferencia de Billie Eilish, a mí no me importa que me vean llorar.

Pero al igual que a ella, no me viene bien morir ahora.

Todavía me quedan muchas promesas por incumplir.

‘¡Feliz 2021!

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¿Qué es un año más?

Un año es algo inventado, una forma artificial de agrupar nuestra memoria para podernos contar historias según envejecemos, para recordar el pasado, para hacer fiestas que celebren el avance de nuestras vidas en un tiempo cuya dimensión, habitualmente, a la mayoría se nos escapa.

Por todo eso, y muchas otras cosas, llamamos a la ordenación consecutiva de 365 salidas y puestas de sol un año; por ejemplo 2020.

Los que han acumulado años, como memoria y recuerdos, recordarán una canción interpretada por Johnny Logan en el festival de Eurovisión de 1980 celebrado en La Haya: What’s another year?

Pues eso me pregunto. ¿Qué es un año más?

Estamos dejando 2020, uno de las más desastrosas colecciones de 365 días en muchas décadas. Hemos perdido amigos, familia, conocidos, trabajos, oportunidades. Aún así, la mayoría seguimos sobreviviendo.

Para afrontar el próximo, 2021, hay dos opciones: o cambiamos nuestras expectativas o cambiamos nuestra realidad.

Mientras tanto, a seguir sobreviviendo.

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Eran buenos tiempos, eran malos tiempos…

Vivimos en tiempos de incertidumbre, miedo e incredulidad. Podría ser atrevido y describir detalladamente en qué momento estamos, después de meses de pandemia.

Pero sería estúpido ni siquiera intentarlo cuando Charles Dickens, en «Tale of Two Cities», se esmeró en crear el mejor inicio de un texto que se haya escrito nunca. Y en ese primer párrafo ya describió estos tiempos, tiempos eternos que siguen a la especie humana como su sombra, sin despegarse.

It was the best of times, it was the worst of times, it was the age of wisdom, it was the age of foolishness, it was the epoch of belief, it was the epoch of incredulity, it was the season of Light, it was the season of Darkness, it was the spring of hope, it was the winter of despair, we had everything before us, we had nothing before us, we were all going direct to Heaven, we were all going direct the other way – in short, the period was so far like the present period, that some of its noisiest authorities insisted on its being received, for good or for evil, in the superlative degree of comparison only.

Miles de decisiones con millones de significados escondidos tras palabras. Millones de palabras usadas en conversaciones, entrevistas, charlas, «webinars», en inglés o castellano, que empiezan a no significar nada. Para mí ni para nadie.

Toda experiencia es única. Esta también. Y no se olvidará hasta el fin de nuestros días.