Los nuevos procesos generan resistencia, como la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la educación médica. ¿Cómo se trabaja en ello? Los expertos responden.
Desafíos de la IA en la educación médica
Responde: Samuel Pimienta, profesor de la Facultad de Medicina y coordinador del primer diplomado en Latinoamérica en IA en salud.
1. ¿Cuáles son los desafíos al implementar la IA en la educación médica y cómo los están abordando?
Conlleva desafíos relacionados con ser conscientes desde todos los niveles de formación de los elementos que componen la IA en salud.
- Primer desafío: algunas asignaturas, como matemáticas, estadística, programación o modelos de aprendizaje automático, no suelen estar en el contenido o en las habilidades cognitivas previstas para desarrollar en los estudiantes, o no se consideran temas que deban incluirse para resolver problemas de salud de cualquier naturaleza.
- Segundo desafío: la proyección del uso de la IA en estudiantes o en personal de la salud, como una herramienta para potenciar el ejercicio cognitivo de la toma de decisiones.
De estos desafíos, el primero, "la transversalidad", y el segundo, el "cambio de paradigma", se está abordando con una reciente reforma curricular en el programa de Medicina, que incluye una línea académica de innovación en salud que incorpora fundamentos en ciencia de datos e IA en salud. Además, se ha iniciado la primera cohorte del Diplomado en IA en salud que también busca cubrir estos nuevos desafíos.
2. ¿Cómo contribuye la IA a la calidad de la educación médica nacional y cuál es su impacto en los futuros profesionales de la salud?
La IA, como un cajón de herramientas para el uso de la educación médica nacional, impacta en todos sus agentes: profesores, estudiantes y administrativos. Hoy, puede escogerse entre un sinfín de herramientas que mejoran los procesos pedagógicos, la curación de contenidos, las formas de evaluación alternativas e inteligentes, las tareas didácticas, etc. Todo este cambio de procesos va a impactar a corto, mediano y largo plazo en la calidad de los profesionales de la salud, con un aumento sustancial de sus habilidades cognitivas y el pensamiento crítico. Una pregunta que surge ahora es: ¿cuánto va a demorarse el mercado para recibir esas mejoras?
Colaboraciones o iniciativas globales que utilicen IA en la educación médica
Responde: Daniel Botero, profesor de la Facultad de Medicina y pionero de la usabilidad de estas herramientas en la educación médica.
1. ¿Existen colaboraciones o iniciativas globales que estén utilizando IA en la educación médica? ¿Cuáles son algunas de las lecciones aprendidas de estas colaboraciones?
La IA se ha utilizado en la educación médica enfatizando en los simuladores médicos virtuales, que permiten a los estudiantes practicar procedimientos médicos y sugerir tratamientos en situaciones específicas de salud. También se han visto avances en la creación de tutoriales interactivos y en sistemas de asistencia en línea que responden preguntas de los estudiantes y proporcionan explicaciones detalladas sobre situaciones en salud. La IA, además, ha incursionado en el diagnóstico médico asistido para casos virtuales y sistemas de apoyo para tomar decisiones. Hoy, se ha avanzado en el análisis de imágenes diagnósticas y de comportamientos clínicos de las poblaciones, con técnicas de machine learning. Finalmente, con la robótica, se han creado prótesis manejadas por la mente y exoesqueletos manejados por el pensamiento. Otros campos, como la telemedicina y la inteligencia artificial generativa, se están trabajando para mejorar la educación médica.
¿Cómo se incorpora la inteligencia artificial en la educación médica en la Facultad de Medicina de la Universidad de La Sabana?
Responde: Erwin Hernández, profesor de la Facultad de Mediocina.
1. ¿Hay algunos ejemplos concretos de cómo la IA se utiliza para mejorar la formación de los estudiantes de Medicina en la Universidad?
En la Facultad, he visto que los profesores están usando la IA en sus actividades para:
- Gestionar y organizar el conocimiento mediante el resumen y la síntesis de la información más relevante y actualizada sobre un tema.
- Apoyar la investigación mediante el análisis de datos o de contenido, de resultados derivados de proyectos.
- Diseñar actividades de aprendizaje, como casos clínicos o de estudio comunitario, con escalas de evaluación y resultados previstos de aprendizaje.
- Desarrollar recursos educativos propios.
Cabe aclarar que las aplicaciones de IA a las que tienen acceso un profesor y un estudiante no se limitan a ChatGTP, que se enfoca en crear contenido escrito (en su versión gratuita). Existen diversas aplicaciones muy útiles para distintos tipos de actividades en la educación médica. Algunas de estas son: resumir PDF (Ask your PDF), gestionar información exclusivamente académica (Consensus AI o Writesonic), generar una lluvia de ideas sobre un tema (Jasper.ai o Compose.ai), crear imágenes (Dall.E-2 o Midjourney), presentaciones de PowerPoint (BeautifulAI o SlideAI), voces y sonidos (Supertone.ai), poner subtítulos a videos en otros idiomas (Papercup) e incluso crear memes (Supermeme.ai), entre muchas otras aplicaciones.
2. ¿Qué consejo le daría a otras instituciones educativas y países que estén interesados en adoptar la IA en la educación médica?
La incorporación de la IA en la educación médica puede transformar la manera en que se forman los futuros profesionales de la salud, brindándoles otras habilidades necesarias para afrontar los desafíos de la medicina moderna de manera más efectiva y precisa. Por eso, es necesario considerar las siguientes recomendaciones para su incorporación:
- Inicio gradual y evaluación continua: para comenzar y superar la resistencia al cambio, se requiere empezar de manera gradual con proyectos piloto pequeños y evaluar constantemente sus resultados (y ojalá documentarlos y divulgarlos).
- Formación adecuada: también, es imprescindible asegurarse de que tanto profesores como estudiantes estén capacitados en el uso de las herramientas de IA.
- Énfasis en la ética y la privacidad: en conjunto, para toda la comunidad educativa, debe garantizarse que la incorporación de la IA en la educación se use de manera ética y cumpla con las regulaciones de privacidad de datos.
- Colaboración interdisciplinaria: la incorporación de la IA en la educación médica permite fomentar la colaboración entre expertos en medicina y en IA, entre otras disciplinas, para buscar puntos de encuentro y desarrollar soluciones efectivas y éticas a los nuevos desafíos.
- Monitoreo y adaptación constante: debido a la rápida evolución de la IA y la educación médica, es fundamental conocer las últimas tendencias y tecnologías, y participar en los procesos de mejoramiento continuo.
Por Mateo Ballén, gestor de comunicaciones de la Facultad de Medicina.