# ¿Cómo aprende a leer una máquina?: De tokens, embeddings y reportes radiologícos.

Episodio de [Memo/rándum](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/memo-randum), de Guillermo Elizondo Riojas.

- Publicado: 9 de septiembre de 2025
- Duración: 48 min
- Audio: https://anchor.fm/s/4843cb44/podcast/play/108047769/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2025-8-9%2F407161166-44100-2-ae2d7d3fe984f.m4a
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/memo-randum/episodio/1921640-como-aprende-a-leer-una-maquina-de-tokens-embeddings-y-reportes-radiologicos

## Sobre este episodio

En este episodio de Memorándum exploramos un tema fascinante y cada vez más presente en la práctica médica: cómo entienden el lenguaje los modelos de inteligencia artificial y qué significa esto para la radiología.A partir del artículo de Felipe Kitamura et al., publicado en Radiology en 2025, y de la editorial de Park y Min, hablaremos de los fundamentos de los large language models (LLMs), la arquitectura transformer y conceptos como tokens, embeddings y self-attention. Explicaremos cómo se entrenan estos modelos, cómo generan texto y cuáles son sus aplicaciones prácticas en radiología: desde la estandarización de reportes hasta la comunicación con pacientes, la minería de datos y la integración multimodal con imágenes.También discutiremos los riesgos: alucinaciones, sesgos, privacidad, sesgo de automatización, y la necesidad de entender a los LLMs como copilotos digitales que acompañan, pero no reemplazan, al juicio clínico del radiólogo.Un recorrido claro, técnico pero accesible, para comprender cómo nuestros reportes dejan de ser solo notas y se convierten en datos que transforman la práctica radiológica. Link del artículo: https://doi.org/10.1148/radiol.243217 Link de la Editorial: https://doi.org/10.1148/radiol.252060

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