{"ok":true,"nota":{"id":"55036807dbbe8ac9","slug":"los-modelos-de-ia-juzgan-distinto-a-una-persona-segun-tenga-un-diagnos-550368","titulo":"Los modelos de IA juzgan distinto a una persona según tenga un diagnóstico psiquiátrico en su historial","resumen":"Inspirados en un experimento clásico, los autores probaron cómo responden modelos de lenguaje cuando un mismo perfil aparece con o sin etiqueta psiquiátrica en su registro. Miden la sensibilidad de los modelos a esas etiquetas.","fuente":"arxiv-sociedad","fuenteNombre":"arXiv · Tecnología y sociedad","color":"#a3356f","autor":"Shaked Rosenblum","url":"https://arxiv.org/abs/2610.35326v1","imagen":"/hoy/portada/55036807dbbe8ac9","tema":"tecnologia","subtemas":["inteligencia artificial","estigma psiquiatrico","sesgos algoritmicos","modelos de lenguaje","salud mental"],"entidades":["arXiv"],"formato":"dato","entretenimiento":false,"pubTs":"2026-10-26T12:24:24.000Z","indexTs":"2026-10-27T10:30:08.009Z","hash":"dff19f53eab4d95cce79074ef8f60d5bfcfd188c80c95241b21c9b02097b9cce","tsa":{"time":"Oct 27 10:33:07 2026 GMT","provider":"freetsa.org","sobre":"sello"},"stats":{"views":0,"likes":0,"clicks":0,"dwell":0},"tipo":"normal","registro":"hallazgo","porQueImporta":"Cada vez más sistemas automáticos leen historias clínicas o expedientes para ayudar a decidir un tratamiento, un empleo o un trámite. Según el título, la sola etiqueta de un diagnóstico mental puede cambiar la forma en que el modelo evalúa a la misma persona. Para alguien que alguna vez tuvo una depresión o una ansiedad diagnosticada, eso puede pesar en una entrevista o en una solicitud. La pregunta es quién revisa si la máquina está prejuzgando antes de que llegue a la decisión.","quienFirma":"arXiv (preprint, institución no informada en el material recibido)","confianza":"preprint","consulta":null},"sello":{"hash":"dff19f53eab4d95cce79074ef8f60d5bfcfd188c80c95241b21c9b02097b9cce","sello":"1354a7d5c9f0671fd962d66ca6b946fa271b8008752de8c62a4cc7ed1e6c0989","beacon":{"drand":{"cadena":"8990e7a9aaed2ffed73dbd7092123d6f289930540d7651336225dc172e51b2ce","ronda":6588871,"aleatorio":"ab952e99a3cb5afa50e130e916e6647f34232b56d8c7576363d44917dd0cb438","tiempo":"2026-10-27T10:32:30.000Z"},"nist":{"cadena":2,"pulso":2001629,"salida":"36AB478100AF5F6F9E867ECA47B7AC2061E4B912F4D03E04AB9739BBCC62E7ACD2464685054AA2A4D3D3B21DB2CF66C88B9AB55E1EDC36B800D86097E512A8BA","tiempo":"2026-10-27T10:32:00.000Z"},"noAntes":"2026-10-27T10:32:30.000Z"},"verificacion":{"drand":true,"nist":true},"tsa":{"time":"Oct 27 10:33:07 2026 GMT","provider":"freetsa.org","sobre":"sello"},"original":{"titulo":"Being judged through the record: A Rosenhan-inspired test of psychiatric label sensitivity in large language models","descripcion":"","pubDate":"2026-10-26T12:24:24Z","url":"https://arxiv.org/abs/2610.35326v1"},"indexado":"2026-10-27T10:30:08.009Z"}}