De la tiza al silicio: guía práctica para integrar la IA en docencia médica
Main Article Content
Keywords
inteligencia artificial, educación médica, salud digital, formación clínica
Resumen
La educación médica está viviendo una transformación impulsada por la integración de la inteligencia artificial (IA). La creciente sobrecarga de información exige pasar de una medicina basada en la información a una basada en la gestión del conocimiento, con la IA. como herramienta clave. Este artículo entrega una guía práctica para su incorporación en distintas etapas de la docencia: preparación de clases, generación de material, seminarios, evaluaciones y práctica clínica supervisada. La IA. ha demostrado utilidad en la creación de casos clínicos, recursos personalizados, corrección automatizada y diseño de pautas. También se resalta la necesidad de incluir la alfabetización en IA. en los currículos de salud, formando profesionales que comprendan sus usos y riesgos. Se propone el modelo DEFT-AI como marco para guiar la interacción supervisada. Más que reemplazar al docente, la IA. debe potenciar el aprendizaje y preparar a futuros profesionales para un entorno sanitario en constante evolución.
Citas
1. Wartman SA, Combs CD. Medical education must move from the information age to the age of artificial intelligence. Acad Med. 2018;93(8):1107-9. DOI: https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000002044
2. Wartman SA, Combs CD. Reimagining Medical Education in the Age of AI. AMA J Ethics. 2019;21(2):E146-152. DOI: https://doi.org/10.1001/amajethics.2019.146
3. Errázuriz Gastellu P, Navech Bertea C, Nascimento Lenarduzzi T, Bustillos Torrez W, Zecchetto Moenne A. Percepción de la inteligencia
artificial en salud: estudio en profesionales y estudiantes. En: 56° Reunión ACP; 2025; Chile. Libro de Resúmenes ACP 2025. p. 53.
4. Yanagita Y, Yokokawa D, Fukuzawa F, Uchida S, Uehara T, Ikusaka M. Expert assessment of ChatGPT’s ability to generate illness scripts: an evaluative study. BMC Med Educ. 2024;24:536. doi: https://doi.org/10.1186/s12909-024-05534-8 DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-024-05534-8
5. Klang E, Portugez S, Gross R, Kassif Lerner R, Brenner A, Gilboa M, et al. Advantages and pitfalls in utilizing artificial intelligence for crafting medical examinations: a medical education pilot study with GPT-4. BMC Med Educ. 2023;23:772. doi: https://doi.org/10.1186/s12909-023-04752-w DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3146947/v1
6. Cheung BHH, Lau GKK, Wong GTC, Lee EYP, Kulkarni D, et al. ChatGPT versus human in generating medical graduate exam multiple choice questions-A multinational prospective study (Hong Kong S.A.R., Singapore, Ireland, and the United Kingdom). PLoS One. 2023;18(8):e0290691. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290691 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290691
7. Yang YY, Shulruf B. An expert-led and artificial intelligence system- assisted tutoring course to improve the confidence of Chinese medical interns in suturing and ligature skills: a prospective pilot study. J Educ Eval Health Prof. 2019;16:7. doi: https://doi.org/10.3352/jeehp.2019.16.7 DOI: https://doi.org/10.3352/jeehp.2019.16.7
8. Cheng CT, Chen CC, Fu CY, Chaou CH, Wu YT, Hsu CP, et al. Artificial intelligence-based education assists medical students’ interpretation of hip fracture. Insights Imaging. 2020;11:119. doi: https://doi.org/10.1186/s13244-020-00932-0 DOI: https://doi.org/10.1186/s13244-020-00932-0
9. Hallquist E, Gupta I, Montalbano M, et al. Applications of Artificial Intelligence in Medical Education: A Systematic Review. Cureus. 2025 Mar 1;17(3):e79878. doi: https://10.7759/cureus.79878 DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.79878
10. Abdulnour RE, Gin B, Boscardin CK. Educational strategies for clinical supervision of artificial intelligence use. N Engl J Med. 2025 Aug 21;393(8):786-97. doi: https://10.1056/NEJMra2503232 DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMra2503232
Article Sidebar
Article Details
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.