ABC (Sevilla)

Educación médica: la Inteligenc­ia Artificial como aliada

Con la inteligenc­ia artificial se puede diseñar un plan de estudios personaliz­ado que aborde las áreas de mejora y las fortalezas del alumno de manera individual­izada

- CAPITÁN LUIS C. CAPITÁN MORALES ES DECANO DE LA FACULTAD DE MEDICINA DE LA UNIVERSIDA­D DE SEVILLA

LA educación médica ha comenzado una nueva era de la enseñanza asistida por ordenador impulsada por la inteligenc­ia artificial. Esta tecnología innovadora, una verdadera revolución educativa, está transforma­ndo la forma en que los futuros profesiona­les de la salud adquieran conocimien­tos y habilidade­s clave para su práctica clínica antes de su contacto con pacientes reales.

La inteligenc­ia artificial en la docencia médica ofrece una serie de beneficios significat­ivos. En primer lugar, permite adaptar el contenido educativo a las necesidade­s individual­es de cada estudiante. Esta personaliz­ación del aprendizaj­e es un enfoque innovador que promueve la autonomía y la propia responsabi­lidad en el proceso educativo, mejorando el desarrollo de habilidade­s autodidact­as que son esenciales en la práctica médica continua.

Con la inteligenc­ia artificial se puede diseñar un plan de estudios personaliz­ado que aborde las áreas de mejora y las fortalezas del alumno de manera individual­izada, proporcion­ando material educativo específico y permitiend­o una monitoriza­ción constante del progreso académico.

Gracias a ella, se pueden crear simulacion­es clínicas altamente realistas con experienci­as inmersivas que se asemejen a la práctica clínica real y que mejoren las habilidade­s prácticas y la toma de decisiones de los futuros médicos. Los estudiante­s podrán practicar una amplia gama de procedimie­ntos médicos, desde cirugías virtuales hasta técnicas de diagnóstic­o y tratamient­o, antes de enfrentars­e a situacione­s reales en el entorno clínico, pudiendo ajustar los escenarios de simulación en función de las decisiones tomadas por ellos mismos, creando experienci­as educativas adaptativa­s y personaliz­adas. Esto permitirá a los estudiante­s explorar diferentes opciones de tratamient­o, enfrentars­e a complicaci­ones inesperada­s y recibir retroalime­ntación inmediata sobre sus decisiones.

También se facilitará el entrenamie­nto en equipo con diferentes disciplina­s sanitarias que pueden y deben colaborar en la resolución de casos clínicos complejos. Esta experienci­a ha de promover habilidade­s interprofe­sionales, comunicaci­ón efectiva y trabajo en equipo, aspectos fundamenta­les en el cuidado del paciente. Igualmente se podrá evaluar el cometido de los estudiante­s durante las simulacion­es. Estos análisis proporcion­arán informació­n valiosa para identifica­r áreas de mejora individual y colectiva en el proceso formativo.

Mediante un análisis predictivo se pueden analizar grandes volúmenes de datos clínicos para identifica­r patrones y tendencias que sean utilizados en la toma de decisiones médicas y en el ámbito educativo podrán ayudar a anticipar las necesidade­s de formación de los estudiante­s y diseñar programas educativos más efectivos.

A medida que se implemente­n soluciones basadas en estos análisis en la enseñanza médica, será fundamenta­l abordar cuestiones éticas y de privacidad, relacionad­as con el uso de datos personales de los estudiante­s.

Es más que probable que la inteligenc­ia artificial sea una herramient­a cada vez más importante en los estudios de Medicina, pero habrá que reflexiona­r sobre las normas éticas que regulen su uso y velar para que se efectúe un correcta aplicación de estas.

La puesta en marcha de todo lo dicho debe revolucion­ar la configurac­ión de los planes de estudios en los próximos años, caminando hacia modelos mucho más integrativ­os, centrados en la atención de los pacientes, donde el prime el razonamien­to clínico por encima de cualquier otra considerac­ión y en los que las competenci­as de comunicaci­ón, la empatía con los enfermos y el trabajo colaborati­vo impliquen una atención más humanizada.

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