¿ES CHATGPT CONFIABLE PARA LA PRESCRIPCIÓN DIETÉTICA? EVALUACIÓN DE LLMS VÍA CHAIN-OF-THOUGHT Y LIMITACIONES NUTRICIONALES EN EL CONTEXTO BRASILEÑO

Resumen

El uso de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) para la prescripción dietética plantea problemas de seguridad clínica. Este estudio compara la eficacia de ChatGPT, Gemini y DeepSeek en la generación de planes hipocalóricos para mujeres brasileñas con sobrepeso. Utilizando prompts one-shot y chain-of-thought, se generaron 150 planes de alimentación y se analizaron nutricionalmente a través de la TBCA. Los resultados muestran variabilidad energética: ChatGPT presentó mayor precisión (desviación <0,5%), mientras que los otros modelos sobreestimaron las calorías. Cualitativamente, todos los modelos fallaron: la grasa saturada excedió los límites en más de un 200% (llegando al 291% en DeepSeek), y se observaron inadecuaciones sistemáticas de micronutrientes, con el hierro alcanzando solo entre el 55% y el 61% de las recomendaciones, junto con un déficit de calcio. Se concluye que la imprecisión cualitativa de los LLMs impide su uso clínico autónomo, requiriendo supervisión profesional.