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Inteligencia Artificial en la Educacin Mdica de Pregrado: Avances, Ventajas y Desafos
Artificial Intelligence in Undergraduate Medical Education: Advances, Advantages and Challenges
Inteligncia Artificial na Licenciatura Mdica: Avanos, Vantagens e Desafios
Correspondencia: eavila5@utmachala.edu.ec
Ciencias de la Salud
Artculo de Investigacin
* Recibido: 19 de mayo de 2024 *Aceptado: 30 de junio de 2024 * Publicado: 18 de julio de 2024
I. Estudiante de Medicina de la Universidad Tcnica de Machala (UTMACH), Ecuador.
II. Estudiante de Medicina de la Universidad Tcnica de Machala (UTMACH), Ecuador.
III. Mdico, Magster en Medicina Forense, Ecuador.
Resumen
Introduccin: La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la educacin mdica, ofreciendo innovaciones desde los aos 50. Sin embargo, enfrenta desafos como restricciones financieras, resistencia docente y escasez de investigacin. Superar estos obstculos es crucial para optimizar la IA en la formacin mdica.
Objetivo: Determinar la implementacin de la IA en la educacin mdica, enfocndose en sus avances, ventajas y desafos.
Metodologa: Se realiz la seleccin de artculos en bsqueda de bases de datos SCOPUS, PubMed y Science Direct, seleccionando los artculos Q1, Q2 y Q3 segn SJR, en espaol e ingls, publicados en los ltimos 5 aos. Se utilizaron palabras claves y trminos MeSH relevantes para la bsqueda.
Resultados: La implementacin de la IA en la educacin mdica de pregrado ha mostrado resultados prometedores. Los estudiantes experimentan una mejora significativa en el aprendizaje prctico y el desarrollo de habilidades clnicas en entornos seguros, lo que aumenta su capacidad para manejar problemas complejos y mejora su rendimiento clnico.
Conclusin: La IA ha revolucionado la educacin mdica, mejorando habilidades y reduciendo riesgos para pacientes mediante simuladores y tutores virtuales. Aunque ofrece beneficios significativos como mayor inters estudiantil y mejor aprendizaje prctico, enfrenta desafos como recursos limitados y diferencias entre simulacin y realidad.
Palabras clave: Inteligencia Artificial; Educacin mdica; Simuladores; Aprendizaje.
Abstract
Introduction: Artificial Intelligence (AI) has revolutionized medical education, offering innovations since the 1950s. However, it faces challenges such as financial restrictions, teaching resistance, and a shortage of research. Overcoming these obstacles is crucial to optimizing AI in medical training.
Objective: Determine the implementation of AI in medical education, focusing on its advances, advantages and challenges.
Methodology: The selection of articles was carried out by searching SCOPUS, PubMed and Science Direct databases, selecting articles Q1, Q2 and Q3 according to SJR, in Spanish and English, published in the last 5 years. Relevant keywords and MeSH terms were used for the search.
Results: The implementation of AI in undergraduate medical education has shown promising results. Students experience significant improvement in practical learning and clinical skill development in safe environments, increasing their ability to manage complex problems and improving their clinical performance.
Conclusion: AI has revolutionized medical education, improving skills and reducing risks for patients through simulators and virtual tutors. Although it offers significant benefits such as increased student interest and improved hands-on learning, it faces challenges such as limited resources and differences between simulation and reality.
Keywords: Artificial Intelligence; medical education; Simulators; Learning.
Resumo
Introduo: A Inteligncia Artificial (IA) revolucionou a educao mdica, oferecendo inovaes desde a dcada de 1950. No entanto, enfrenta desafios como restries financeiras, resistncia ao ensino e escassez de investigao. Ultrapassar estes obstculos crucial para otimizar a IA na formao mdica.
Objectivo: Determinar a implementao da IA na educao mdica, focando os seus avanos, vantagens e desafios.
Metodologia: A seleo dos artigos foi realizada atravs de pesquisa nas bases de dados SCOPUS, PubMed e Science Direct, selecionando os artigos Q1, Q2 e Q3 segundo SJR, em espanhol e ingls, publicados nos ltimos 5 anos. Palavras-chave relevantes e termos MeSH foram utilizados para a pesquisa.
Resultados: A implementao da IA no ensino da graduao mdica tem apresentado resultados promissores. Os estudantes experimentam melhorias significativas na aprendizagem prtica e no desenvolvimento de competncias clnicas em ambientes seguros, aumentando a sua capacidade de gerir problemas complexos e melhorando o seu desempenho clnico.
Concluso: A IA revolucionou a educao mdica, melhorando as competncias e reduzindo os riscos para os pacientes atravs de simuladores e tutores virtuais. Embora oferea benefcios significativos, como um maior interesse dos alunos e uma melhor aprendizagem prtica, enfrenta desafios como recursos limitados e diferenas entre a simulao e a realidade.
Palavras-chave: Inteligncia Artificial; Educao mdica; Simuladores; Aprendizado.
Introduccin
El veloz progreso que se ha presentado con la evolucin tecnolgica e informtica ha abierto oportunidades inimaginables a su aplicacin en la educacin. Desde tiempos antiguos, el desafo de simular la inteligencia humana en las computadoras ha intrigado a los seres humanos, puesto que an no comprendemos completamente el funcionamiento real del cerebro.
En el ao 1950, el matemtico Alan Turing plante: "Pueden las mquinas pensar?" Esta interrogante se convertira en un punto de inflexin en la historia. Turing abord esta pregunta en su artculo "Computing Machinery and Intelligence", y la consecuente "Prueba de Turing" sent las bases para la inteligencia artificial, definiendo su visin y sus objetivos. Posteriormente, en 1956, John McCarthy la conceptualiz como la ciencia de crear inteligentes mquinas, especficamente, aplicaciones de computadoras (Botero et al., 2023).
La Inteligencia Artificial (IA) ha generado grandes expectativas y cambios al ofrecer la posibilidad de desarrollar agentes artificiales capaces de realizar actividades consideradas propias de sus usuarios Humanos, posicionndose en uno de los campos ms difundidos en Informtica y Educacin.
Su implementacin en la enseanza mdica ejemplifica este cambio, ofreciendo mejores oportunidades en la formacin de los estudiantes. Sin embargo, surgen interrogantes y obstculos que deben abordarse, como la falta de recursos econmicos para sustentar su uso, docentes que han mostrado una resistencia a este nuevo cambio por parte de los que mantienen una enseanza tradicional y la falta de investigacin. A esto se suma que estos sistemas no poseen una buena empata en comparacin de un mdico humano. Resolver estos desafos garantiza una mejor prctica mdica tica y efectiva en el futuro con el uso de estas nuevas y mejoradas opciones tecnolgicas (Vidal Ledo et al., 2019).
Desarrollo
La educacin se define como la obtencin de entendimiento y comprensin o el acto de favorecer el aprendizaje, valores, destrezas, hbitos y creencias por parte de un conjunto de individuos que los transmiten a otros (Len, 2011). En el libro gua de la UNESCO titulado Inteligencia artificial y educacin, nos menciona que la inteligencia artificial posee la aptitud para abordar ciertos desafos prominentes en el mbito educativo en la actualidad, e impulsar enfoques novedosos en las prcticas de enseanza y aprendizaje (Fengchun Miao, 2023).
Adems recalca que su implementacin en el contexto educativo, se pretende fortalecer las capacidades humanas y proteger los derechos bsicos, con el fin de lograr una colaboracin efectiva entre las personas y las mquinas en diversos aspectos del proceso de aprendizaje, el mbito laboral y la vida en general, aportando al desarrollo sustentable (UNESCO, 2023).
Tal como destaca el ingeniero Juan Jos Cerrolaza, quien investiga en el Laboratorio de la Universidad Imperial de Londres, los mdicos no sern reemplazados por la IA , sino que esta se presenta como un colaborador fundamental en su labor (Teresa Guerrero, 2021).
De esta forma, se ha incorporado la IA en la educacin mdica, a travs de diversas aplicaciones en las que se incluyen tutores virtuales, sistemas de preguntas y respuestas, realidad aumentada/virtual, y razonamiento basado en casos (RBC), simulacin de casos clnicos, anlisis de datos de pacientes y la personalizacin del proceso de aprendizaje mediante algoritmos de recomendacin, permitiendo una prctica segura y continua enfocada en las necesidades individuales de cada estudiante, funcionando como una herramienta complementaria antes de la atencin a pacientes in vivo (Cruz et al., 2013).
Inteligencia Artificial y educacin en el mundo
Pases desarrollados
En Estados Unidos, la universidad de Brown ubicada en Rhode Island lleva a cabo un proyecto de interfaz de columna que busca, con ayuda de la IA restituir y reparar el movimiento y control de la vejiga en pacientes con parlisis por traumatismo de mdula espinal (Stacey, 2019).
A favor del estudiantado de medicina de pregrado, dichos algoritmos pueden ser utilizados para ingresar datos de casos reales por sus docentes y servir como gua y entrenamiento para realizar una correcta atencin, diagnstico y tratamiento a futuro. Actualmente, existe la enseanza a travs de sistemas con pacientes virtuales, un claro ejemplo es Hanover de Microsoft, proyecto que utiliza el aprendizaje automtico y mtodos de apoyo en la seleccin de decisiones, esta es una herramienta que ayuda a los futuros mdicos a seleccionar el ms adecuado plan de teraputico de mltiples opciones, promoviendo as la medicina de precisin (Pimienta et al., 2021).
Estas tecnologas tambin se aplican en el mbito quirrgico, como en el Machine Learning to Assess Surgical Expertise (MLASE) por sus siglas en ingls o Aprendizaje automtico para evaluar la experiencia quirrgica en su traduccin al espaol, es un proyecto que utiliza aprendizaje automtico para evaluar las competencias y habilidades quirrgicas de los futuros galenos, a travs de simuladores que ya no solo utilizan inteligencia artificial, sino que se integra con la robtica (Pimienta et al., 2021).
En Espaa, se estn empleando modelos de IA en la simulacin de procedimientos para optimizar la formacin y el aprendizaje de cirugas urolgicas. Este hecho adquiere una importancia significativa al considerar que, segn una encuesta, los estudiantes universitarios estn de acuerdo en que es sumamente importante adquirir conocimientos mediante el uso de la IA durante su formacin (Martin Saban, 2023).
Amrica Latina
Segn el CLIAS (Centro de IA y Salud para Latinoamrica y el Caribe) en 2023, se han identificado pocos casos en la regin donde la inteligencia artificial se utiliza para automatizar y mejorar procesos educativos y pedaggicos. Sin embargo, uno de los casos ms destacados es la implementacin de IA en la simulacin clnica (Martin Saban, 2023).
A inicios de los 2000, en Amrica Latina se inici el uso de clnicas de simulacin como mtodo educativo para los mdicos en formacin, los pases ms notables fueron Argentina y Chile participando activamente en el desarrollo y utilizacin de la IA. A pesar de esto, el avance y evolucin del entrenamiento mdico con simuladores de alta fidelidad an no ha sido posible en todos los pases latinos debido a la gran demanda econmica y humana que estos requieren para su implementacin (Alina Pia, 2017).
Otro ejemplo de su implementacin, se present en Diciembre de 2023 con el programa de simulacin de mdico cirujano de la facultad de medicina de la Universidad Nacional Autnoma de Mxico (UNAM), programa que obtuvo la acreditacin por parte de la SHH (Society for Simulation in Healthcare), organismo internacional que tiene por finalidad garantizar y desarrollar la aplicacin de la simulacin mdica en el cuidado de la salud. Convirtindose en el primer centro Mexicano en obtener dicho reconocimiento (Portillo, 2023).
En Colombia, Daniel Botero, profesor de la Universidad de la Sabana en la Facultad de Medicina, menciona que la IA para el uso de la educacin mdica, impacta en todos sus agentes: profesores, estudiantes y administrativos; que genera grandes cambios, los cuales mostrarn un impacto inmediato, a mediano y a largo plazo, como a futuro en la calidad de los profesionales de la salud, con un aumento sustancial de sus habilidades cognitivas y el pensamiento crtico (Botero et al., 2023).
No obstante, investigaciones realizadas por el CLIAS, demuestran que los ms importantes obstculos para el progreso de la Inteligencia Artificial en la regin dentro del sector de la salud incluyen la falta de liderazgo en IA, la ausencia de regulaciones, la falta de adopcin de registros electrnicos, la escasez de programas que fomenten el desarrollo tecnolgico, la asignacin insuficiente de presupuesto, la escasez de personal capacitado y la insuficiente investigacin sobre la aplicacin de IA en el mbito de la salud (Martin Saban, 2023).
Ecuador
En Ecuador los estudiantes de medicina de pregrado tienen una limitada accesibilidad a las prcticas hospitalarias in vivo y a la convivencia real con pacientes; esto puede estar debido a que; el artculo 146 del Cdigo Penal del Ecuador (COIP), estipula que si se produce durante la prctica de la profesin el homicidio culposo de una persona se dar una sancin de 1 a 3 aos y la inhabilitacin del ejercicio de la profesin segn lo decida la ley (Kaiser & Wilson, 2000).
Esto se ve afianzado an ms con el estatuto de la Ley Orgnica de Salud (LOS), artculo 200 en donde se indica que el especialista que respalde con su firma o ttulo la prctica de disciplinas mdicas por individuos no autorizados, ser sancionado conforme a la ley vigente, sin perjuicio de lo dispuesto en esta normativa; por lo que se impide la entrada de los alumnos externos a la prctica clnica necesaria para desarrollar las cualidades que necesitan para su formacin como mdicos (MSP, 2016).
Como respuesta a esto, algunas universidades en el pas han tratado de crear clnicas de simulacin e implementar en los mismos simuladores de mediana y alta fidelidad, tratando de afianzar as el conocimiento de los estudiantes y de cubrir sus necesidades.
Dentro de las universidades que utilizan la IA para la educacin mdica encontramos a la Universidad de Cuenca que en diciembre de 2023 inaugur su centro de entrenamiento mdico simulado (clnica de simulaciones) en colaboracin con la empresa EUS-EP. Dicho proyecto, cuenta con simuladores de alta fidelidad con tecnologa de ltima generacin, que incluyen realidad virtual y realidad aumentada, permitiendo resolver ms de 50 casos clnicos de alta complejidad (Humala, 2023).
Otra universidad que ha implementado equipos de simulacin de alta fidelidad es la Facultad de Ciencias Mdicas de la UDLA, que desde 2008, realiza procesos de simulacin, como herramienta acadmica en medicina, enfermera, fisioterapia y veterinaria (UDLA, 2020).
La Agencia de Cooperacin Internacional del Japn (JICA) en conjunto con la Universidad Central del Ecuador (UCE), y la Corporacin Kyoto Kagaku Co. Ltd, se encuentran desarrollando una investigacin con la finalidad de establecer evidencia cientfica en el pas que respalde la utilidad y la competitividad de los simuladores con IA, para que la comunidad mdica pueda decidir si implementar o no esta modalidad de formacin como parte estndar del entrenamiento del personal mdico en el pregrado (Teresa Guerrero, 2021).
En febrero de 2023, la Universidad Espritu Santo (UEES), inaugur su clnica de simulacin SIMUEES con una inversin de 4 millones de dlares e incluye equipos fabricados por la NASA y 17 reas de alta especialidad, considerada la clnica ms grande y avanzada de la regin Costa, contando con maniques, software y programas de entrenamiento, para ofrecer un entorno educativo que recree con exactitud situaciones mdicas reales (Castaeda, 2024).
Categoras de IA y su aplicacin
En la actualidad existen muchas categoras de IA, siendo especialmente notables:
Aprendizaje automtico : Maneja algoritmos que permiten el descubrimiento de ciertas caractersticas recurrentes a partir de datos almacenados previamente, mejorando la propuesta especfica de una tarea (APD, 2023).
Aprendizaje profundo : Posee distintas bases de datos bsicos, entrenando al sistema informtico para que por cuenta propia reconozca distintas informaciones y patrones de bsqueda con el uso procesamiento con diversas capas (APD, 2023).
Macrodatos o Big Data : Conjunto de datos digitales cuyo volumen excede la capacidad de intuicin y anlisis de los seres humanos otorgando menos tiempo ejecutado en la toma y mejora de las decisiones (APD, 2023).
Aplicaciones
HoloAnatomy: Aplicacin que ofrece una mejora en la enseanza anatmica humana sin la intervencin de cadveres in vivo a partir del uso de softwares con entornos tridimensionales (Case Western Reserve, 2019).
Poe/ChatGPT: Su funcin principal consiste en generar respuestas y participar en conversaciones naturales sobre una amplia gama de temas (Bilbao, 2023).
Simuladores: La enseanza centrada en la simulacin radica en permitir que los estudiantes cometan errores bajo la supervisin del instructor, con la finalidad de que puedan aprender de las consecuencias, corregirlos y repetir el procedimiento de manera adecuada, fortaleciendo as sus conocimientos. Por el contrario, durante la prctica clnica in vivo se debe salvaguardar la integridad y seguridad del paciente, limitando as la participacin del estudiante (Dvila, 2014).
Virtamed y Osso VR
Estas aplicaciones emplean un ambiente virtual para ofrecer una prctica integral de cirugas. La primera se especializa en materias de ginecologa y obstetricia, mientras que la segunda se centra en la ciruga general. Esta ltima fue desarrollada con el respaldo de expertos de varias instituciones mdicas y empresas tecnolgicas, incluidas Instituto Johns Hopkins, Medtronic, Universidad de Harvard (Barad, 2017; Inc., 2019).
Ventajas y Desafos
Una de las principales ventajas es la sencillez con la que se obtiene la informacin sobre cualquier tema, lo que ampla significativamente las fuentes de conocimiento disponibles para los estudiantes y docentes. Adems, las plataformas tecnolgicas permiten a los alumnos compartir informacin y conocimiento, beneficiando a otros con sus aportes y fomentando una comunidad de aprendizaje colaborativa. La IA tambin facilita la interaccin continua entre los estudiantes, promoviendo trabajos colaborativos, puliendo las habilidades prcticas y salvaguardando la integridad del paciente (Macas, 2020).
La accesibilidad a material didctico desde cualquier dispositivo permite el aprendizaje a distancia y proporciona una flexibilidad horaria considerable, adaptndose a las necesidades de los alumnos. Esto se complementa con la creacin de unidades didcticas personalizadas, que ayudan a prevenir el fracaso escolar y maximizar el potencial individual de cada estudiante. Asimismo, optimiza el tiempo disponible al permitir que los docentes se concentren en resolver dudas y abordar temas complejos, en lugar de tareas repetitivas como la correccin de exmenes, lo que a su vez les permite dedicar ms tiempo a la preparacin de clases y la creacin de contenidos de mayor calidad (Macas, 2020).
Pese a todas las ventajas mencionadas, tambin existen desafos significativos por enfrentar, como la falta de conocimientos digitales entre los profesores, y la insuficiente investigacin sobre su impacto educativo. Adems, la carencia de contenidos multimedia adaptados y los recursos limitados para infraestructura y tecnologa dificultan su adopcin. Aunque los estudiantes tienen acceso a dispositivos avanzados, la falta de recursos financieros en algunas instituciones sigue siendo un obstculo importante (Posso et al., 2024).
Resultados
Los resultados de las investigaciones realizadas nos demuestran que implementar la IA en la educacin mdica ha revolucionado el aprendizaje prctico de los futuros mdicos. El aprendizaje mediante simulacin proporciona un espacio protegido y supervisado en el que los alumnos pueden adquirir destrezas fundamentales, optimizar su desempeo en entornos clnicos y minimizar equivocaciones. Este enfoque no solo incrementa la eficiencia y competencia profesional, sino que tambin incorpora un importante valor tico en la formacin de los estudiantes, permitiendo la prctica en simuladores antes de la interaccin con pacientes reales.
Corvetto, et al. En su artculo Simulacin en educacin mdica: una sinopsis, utiliza la clasificacin Alinier, para clasificar la metodologa, habilidades adquiridas y de aplicaciones del entrenamiento simulado en la formacin de profesionales de la salud. Esta clasificacin detalla las herramientas y tcnicas educativas utilizadas en simulacin, dividindolas en seis niveles tecnolgicos desde el 0 hasta el 5 utilizando simuladores de baja, mediana y alta fidelidad para desarrollar habilidades cognitivas y psicomotoras pasivas, habilidades interpersonales y habilidades psicomotoras y cognitivas activas, respectivamente (Corvetto et al., 2013).
La eleccin de equipos de simulacin y sus caractersticas tcnicas estar determinada por las limitaciones presupuestarias y las metas educativas definidas por el instructor, pudiendo incorporar desde ejercicios tericos hasta sesiones prcticas personales o colectivas (Serna & Martnez, 2018).
El aprendizaje mediante simulacin ha demostrado ser eficaz en la formacin universitaria, abarcando desde la enseanza de fundamentos cientficos hasta el desarrollo de competencias en exmenes clnicos y tcnicas quirrgicas. Esta metodologa se ha aplicado con xito en diversos procedimientos, como la cricotirotoma, venopuncin, puncin lumbar y colocacin de tubos torcicos. Los beneficios observados incluyen una reduccin del estrs y un aumento en la confianza de los estudiantes para realizar procedimientos de manera autnoma tras el entrenamiento simulado. Adems, se ha notado una mejora en la receptividad de los pacientes hacia los alumnos que han recibido este tipo de preparacin previa (Corvetto et al., 2013).
Esta evaluacin proporciona una perspectiva integral sobre el potencial de la IA para revolucionar la formacin en medicina, potenciando la adaptacin individualizada de la enseanza. No obstante, tambin pone de manifiesto los desafos inherentes, destacando principalmente los obstculos tcnicos, las consideraciones ticas y las resistencias al cambio que podran obstaculizar su integracin efectiva en los programas educativos.
A pesar de los obstculos mencionados, la IA contina ganando popularidad evidenciado al realizar una bsqueda en el navegador, donde se reflejan 85.9 millones de resultados, y en Google Acadmico aproximadamente 78,200 referencias relacionadas con el trmino "inteligencia artificial" y al buscar "educacin mdica", se mostraron 27,200 resultados. Estos nmeros reflejan el creciente inters en este tema, especialmente en el mbito educativo y en la disponibilidad de recursos de aprendizaje (Vidal Ledo et al., 2019).
Discusin
El Director del Centro de Simulacin de la UCE, Dr. ngel Alarcn explic que la capacitacin con simuladores mejorar significativamente la atencin a pacientes, puesto que los profesionales primero se entrenan con fantomas y simuladores y, una vez competentes, aplican sus habilidades en personas. Este mtodo reduce errores, mejora la eficiencia y eleva la calificacin profesional, adems de tener un importante valor tico en la capacitacin de los estudiantes.
As mismo, Brown University con su proyecto centrado en estimular la mdula espinal lesionada tras un traumatismo de columna, espera tomar informacin de la porcin de mdula sana y usarla para lograr la estimulacin de la parte afectada; todo esto se realizar a travs de la creacin de dispositivos con aprendizaje automtico e incorporacin de IA para decodificar las seales espinales. Este prometedor proyecto no solo beneficiar a los pacientes con este problema mdico crtico, sino tambin a la comunidad mdica investigativa y a los estudiantes permitindoles utilizar dichas herramientas para mantenerse actualizados y para su prctica educativa.
Por otra parte la universidad Indoamericana de Ecuador ha ampliado su clnica de simulacin con la reciente adquisicin del simulador de alta fidelidad ms moderno y con mejores resultados de aprendizaje a nivel mundial, el simulador Leonardo siendo la segunda clnica en Amrica latina con este equipo, permite a los estudiantes formarse en procedimientos bsicos y avanzados, su vasta gama de funcionalidades, junto con la opcin de utilizar sus propios dispositivos mdicos, permite a los estudiantes desafiar sus capacidades al poner a prueba tanto sus habilidades individuales como en equipo en situaciones de emergencia donde el tiempo es un elemento crucial. Evaluando de esta forma su reaccin en situaciones de urgencia y emergencia.
Jaime Flores, coordinador acadmico de UDLA Park (centro donde se encuentra la clnica de simulacin) menciona que la investigacin cientfica ha confirmado que la participacin previa del personal de salud en metodologas de simulacin resulta en una reduccin del error humano de ms del 50% durante las intervenciones, antes de comenzar las prcticas clnicas.
M. Lpez, et. al, menciona que estos resultados se ven reflejados gracias a el debriefing o feed-back que hace referencia al perodo destinado a la reflexin y autoevaluacin acerca los eventos acontecidos durante la simulacin. Este proceso es fundamental para el aprendizaje, ya que permite enfrentar y analizar los fallos tanto en capacidades cognitivas como habilidades tcnicas junto al aprendiz. En este periodo, el estudiante, debe meditar e investigar acerca de sus acciones fomentando un aprendizaje interactivo. As, el estudiante de medicina enfrenta las diversas opciones y efectos potenciales de sus elecciones, comprendiendo cmo estas pueden afectar el resultado de la situacin en la que participe a futuro.
De acuerdo con el equipo de simulacin clnica de la seccin de educacin de la Sociedad Espaola de Anestesiologa, Reanimacin y Teraputica del Dolor (SEDAR), se ha confirmado que la simulacin es mucho ms efectiva en comparacin con los mtodos tradicionales para la incorporacin de informacin, habilidades, conocimientos y actitudes, mejorando la retencin de lo que se aprendi. Adems, fomenta el desarrollo de la toma de decisiones y el anlisis crtico, a esto le sumamos que los equipos con tecnologa de alta fidelidad, permite no solo desarrollar las habilidades clnicas del estudiante, sino tambin las emocionales.
Por otra parte, la implementacin y el desarrollo de la IA en conjunto con algunos cambios en la sociedad, han permitido que exista mayor aceptacin a este tipo de equipos docentes ya que en la actualidad: Los pacientes muestran menos disposicin hacia la enseanza de tcnicas realizadas directamente sobre ellos por parte de mdicos en formacin (estudiantes, internos, residentes). Los avances tecnolgicos han facilitado la creacin y expansin de recursos para la simulacin, incluyendo modelos complejos y realistas que reproducen el cuerpo humano. Estos modelos estn equipados con software que simula funciones cardiacas, vasculares y pulmonares. Adems, existe una cultura creciente de seguridad que reduce la aceptacin de errores mdicos.
De esta forma, la IA como herramienta en la educacin mdica de pregrado, representa un avance significativo en el aprendizaje prctico de los futuros mdicos como se ha visto reflejado en los estudios.
Conclusiones
La revisin nos ha llevado a concluir que el uso extendido de la inteligencia artificial en la educacin mdica ha sido bien recibido gracias al avance de las nuevas tecnologas, esto se ha podido visualizar, con la implementacin de la robtica en primer mundo y con la acogida de tcnicas de aprendizaje como el uso de simuladores de alta fidelidad, el razonamiento basado en casos (RBC) y tutores virtuales en amrica latina. En Ecuador, la simulacin con equipos de alta fidelidad an es un mtodo limitado para algunas universidades y sigue siendo tema de controversia e investigacin, puesto que an existen dudas del impacto positivo o negativo que esta puede generar en los alumnos del campo de la salud.
La IA es capaz de potenciar los beneficios obtenidos por medio de la enseanza tradicional, ya sea por medio de la simulacin o por el uso de tcnicas computacionales; puesto que pone en prctica los conocimientos adquiridos mejorando las habilidades tcnicas, clnicas e interpersonales y permite por medio del feed-back el anlisis de las actitudes y tcnicas empleadas en cada actividad, aumentando la curva de aprendizaje y generando mayor predisposicin e inters por parte de los estudiantes; a su vez disminuye el riesgo de generar dao al paciente al realizar los procedimientos en la realidad.
A pesar de que se brindan grandes beneficios, los riesgos siguen estando presentes como la limitacin de las tcnicas de enseanza por la poca o nula disposicin de medios tecnolgicos, el hecho de que la simulacin siempre es una imitacin y no una realidad completa de cada caso, la posibilidad de respuestas emocionales y cognitivas negativas por parte del estudiante al enfrentarse a las consecuencias de un caso real, ya que la reaccin que un estudiante aprende en una simulacin y aplica en una situacin real debe ser evaluada con precaucin, ya que la simulacin puede generar en el alumno una sobreconfianza.
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