Precisión de grandes modelos de lenguaje de inteligencia artificial (IA) al resolver el Examen Nacional de Odontología ENAO 2024

Torres Ramirez, Jesely Haritz

dc.contributor.advisor	Saravia Rojas, Miguel Angel	es_ES
dc.contributor.advisor	Orejuela Ramirez, Francisco Jose	es_ES
dc.contributor.author	Torres Ramirez, Jesely Haritz	es_ES
dc.date.accessioned	2025-05-16T20:42:55Z
dc.date.available	2025-05-16T20:42:55Z
dc.date.issued	2025
dc.identifier.other	214542	es_ES
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12866/17067
dc.description.abstract	Introducción: La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado diversas disciplinas, incluida la odontología. Los Grandes Modelos de Lenguaje han demostrado potencial en el procesamiento de información, pero su precisión en evaluaciones estandarizadas como el Examen Nacional de Odontología (ENAO) en Perú no ha sido ampliamente estudiada. Objetivo: Comparar la precisión de los modelos de IA Claude 3.5 Sonnet, ChatGPT-4o, Perplexity y Copilot en la resolución de preguntas del ENAO 2024. Métodos y Materiales: Estudio transversal. Fue realizado basado en 200 preguntas del solucionario oficial del ENAO 2024. Se incluyeron preguntas con redacción clara y única alternativa correcta, excluyendo aquellas incompletas o con errores. Las variables analizadas fueron los modelos de IA, áreas temáticas del ENAO 2024 y las preguntas del examen. Las respuestas generadas por los modelos de IA se compararon con el solucionario oficial del examen. Se utilizó la prueba Chi-cuadrado (p < 0.001). Resultados: ChatGPT-4o obtuvo la mayor precisión (93.5 %), seguido de Claude 3.5 Sonnet (89.5 %). Perplexity y Copilot alcanzaron un desempeño inferior y similar (77 %). La mayor precisión se observó en especialidades como Investigación y Gerencia de Servicios de Salud, mientras que la menor se registró en Endodoncia y Rehabilitación Oral. Conclusión: Los modelos de IA lograron aprobar el ENAO 2024, destacando en preguntas teóricas, pero con menor precisión en áreas clínicas. ChatGPT-4o y Claude 3.5 Sonnet demostraron mejor desempeño, lo que sugiere su potencial como herramientas complementarias en la educación odontológica.	es_ES
dc.description.abstract	Introduction: Artificial intelligence (AI) has revolutionized various disciplines, including dentistry. Large Language Models have shown potential in information processing, but their accuracy in standardized evaluations such as the National Dentistry Exam (ENAO) in Peru has not been widely studied. Objective: To compare the accuracy of the AI models Claude 3.5 Sonnet, ChatGPT-4o, Perplexity, and Copilot in answering questions from the 2024 ENAO. Materials and Methods: A cross-sectional study was conducted using 200 questions from the official answer key of the 2024 ENAO. Only questions with clear wording and a single correct answer were included; incomplete or erroneous questions were excluded. The variables analyzed were the AI models, thematic areas of the 2024 ENAO, and the exam questions. The answers generated by the AI models were compared with the official answer key. The Chi-square test was used (p < 0.001). Results: ChatGPT-4o obtained the highest accuracy (93.5 %), followed by Claude 3.5 Sonnet (89.5 %). Perplexity and Copilot achieved lower and similar performance (77 %). The highest accuracy was observed in theoretical specialties such as Research and Health Services Management, while the lowest was recorded in Endodontics and Oral Rehabilitation. Conclusion: The AI models successfully passed the 2024 ENAO, performing best on theoretical questions but showing lower accuracy in clinical areas. ChatGPT-4o and Claude 3.5 Sonnet demonstrated better performance, suggesting their potential as complementary tools in dental education.	es_ES
dc.format	application/pdf	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Peruana Cayetano Heredia	es_ES
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es_ES
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es	es_ES
dc.subject	AI	es_ES
dc.subject	Perplexity	es_ES
dc.subject	Copilot	es_ES
dc.subject	Educación Dental	es_ES
dc.subject	ChatGPT	es_ES
dc.subject	Claude	es_ES
dc.title	Precisión de grandes modelos de lenguaje de inteligencia artificial (IA) al resolver el Examen Nacional de Odontología ENAO 2024	es_ES
dc.title.alternative	Accuracy of large artificial intelligence (AI) language models in solving the ENAO 2024 National Dentistry Examination	es_ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	es_ES
thesis.degree.name	Cirujano Dentista	es_ES
thesis.degree.grantor	Universidad Peruana Cayetano Heredia. Facultad de Estomatología Roberto Beltrán Neira	es_ES
thesis.degree.discipline	Estomatología	es_ES
dc.publisher.country	PE	es_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00	es_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.14	es_ES
renati.author.dni	73329929
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-1651-6138	es_ES
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-9790-9071	es_ES
renati.advisor.dni	06109026
renati.advisor.dni	42035779
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis	es_ES
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional	es_ES
renati.discipline	911016	es_ES
renati.juror	Brignardello Cedron, Fernando Italo Rafael	es_ES
renati.juror	Maldonado Mendoza, Maria de las Mercedes	es_ES
renati.juror	Geng Vivanco, Rocio	es_ES