Con gran éxito, concluyó nuestra participación en el IX Congreso Internacional de Educación Médica AMFEM 2026. Durante estos cuatro días, el stand de Elsevier se convirtió en un punto de encuentro clave para analizar cómo la tecnología está redefiniendo los procesos de enseñanza-aprendizaje.
A través de nuestras microcharlas y dinámicas interactivas, exploramos estrategias metodológicas efectivas, recursos tridimensionales y herramientas de vanguardia pensadas para potenciar la labor docente y el desarrollo de competencias en los futuros profesionales de la salud.
Diseño centrado en el estudiante y experiencia de aprendizaje digital
En el contexto actual de la evolución tecnológica y pedagógica, la educación médica se encuentra en una encrucijada transformadora. Con el objetivo de analizar el impacto, los retos y las oportunidades que representan las herramientas digitales, la simulación y la inteligencia artificial (IA) en las aulas y hospitales, se llevó a cabo este encuentro académico en el marco del IX Congreso Internacional de Educación Médica AMFEM 2026.
La participación de Elsevier en este magno evento estuvo estrechamente vinculada y alineada con los ejes temáticos de AMFEM, promoviendo un espacio de diálogo abierto y constructivo entre directores, decanos y coordinadores para repensar la formación de los profesionales de la salud y garantizar una educación con verdadero impacto clínico.
Panelistas destacados
El conversatorio contó con la guía y la experiencia de dos reconocidos líderes en el ámbito de la educación médica y la innovación tecnológica en México:
- Dr. Alfredo Manzano
Universidad Anáhuac Querétaro,
Coordinador de Medicina - Dr. Moisés de los Santos
Universidad Anáhuac Mérida,
Director del Centro de Simulación - Anahid Tapia
Estrategia de Innovación en Educación, Elsevier.
Egresada del Instituto Politécnico Nacional
Puntos tratados y ejes de discusión
1. Medición del impacto de las herramientas digitales y procesos activos
El debate inició cuestionando la existencia de metodologías para medir el impacto real de la incorporación de procesos activos de aprendizaje y herramientas digitales en el currículo.
El Dr. Alfredo Manzano compartió la experiencia de la Universidad Anáhuac Querétaro, una institución joven que ha implementado políticas innovadoras como AI First (Inteligencia Artificial Primero) desde hace tres años, facilitando la creación de contenido puntual, evaluación masiva y psicometría transversal. Asimismo, integraron la simulación médica de manera nativa y curricular en las rotaciones clínicas.
Para asegurar la efectividad de estos cambios y evitar la complacencia, desarrollaron el SOMA (Sistema de
Observación y Monitoreo Académico), un sistema que evalúa de forma transversal e histórica los resultados de cada asignatura y el desempeño docente a través del sistema SePrat.
Los resultados tangibles de este ADN innovador se han reflejado en una mejora continua de indicadores clave, incluyendo resultados extraordinarios y promedios alineados a la media internacional en exámenes estandarizados globales como el IFOM (International Foundations of Medicine) en ciencias básicas y clínicas, así como en el CENEVAL y el ENARM. Las plataformas digitales de calidad han sido un sustento crítico para este éxito.
“Fuentes con un ADN de no estar conforme con hacer las cosas como siempre se hacen… Involucrando cambios sustentados en plataformas. Fuimos de los primeros en tener Osmosis en Latinoamérica, en tener ClinicalKey Student, ClinicalKey Professional, Complete Anatomy, ScienceDirect… El punto es cómo las integramos en el flujograma para que realmente podamos trazar que sí están funcionando”.
Dr. Alfredo Manzano
2. La Inteligencia Artificial en escenarios de simulación
Al abordar cómo la IA puede enriquecer los escenarios de simulación clínica para hacerlos más personalizados, el Dr. Moisés de los Santos destacó el enorme beneficio de la optimización del tiempo en el diseño instruccional, aunque advirtió sobre la necesidad de usar ese tiempo libre con responsabilidad académica. La IA permite simplificar el diseño de casos clínicos, recursos, pautas de debriefing e instrumentos complejos como rúbricas y listas de cotejo en minutos.
“La inteligencia artificial en educación basada en simulación nos ayuda mucho en el diseño instruccional… pero amplificaría los procesos de validación. Deberíamos tener más evidencias de que
eso que estamos haciendo es válido y que los procesos de evaluación también tienen confiabilidad… Ahí es donde no te ayuda una IA, porque necesitas un comité de jueces expertos”.
Dr. Moisés de los Santos
3. Mitigación de alucinaciones (confabulaciones) y sesgos
Un punto de gran preocupación para los docentes fue el fenómeno de las “alucinaciones” de la IA y la tendencia a la complacencia (sycophancy), donde el algoritmo tiende a darle la razón al usuario en lugar de confrontarlo, lo cual resulta alarmante en el ámbito clínico y en la toma de decisiones sobre la salud de pacientes reales.
El Dr. Manzano aclaró desde una perspectiva neurocientífica y de modelaje matemático que este fenómeno prefiere denominarse “confabulación”, y es una característica probabilística intrínseca similar al “efecto Mandela” en los seres humanos. Explicó que los nuevos modelos frontera (modelos de razonamiento o thinking) mitigan drásticamente esto al desplegar redes neuronales internas que cotejan la respuesta múltiples veces antes de mostrarla.
Para evitar la complacencia del bot, el Dr. Manzano sugirió una técnica de prompting directa:
“Si quieren que se oponga a ustedes, pídanselo. Díganle: ‘Esta es mi postura, convénceme de la postura contraria,
dame buenos argumentos’. Y qué creen, a veces me ha convencido… Si no quieren que les dé la razón todo el tiempo, pídanselo y va a ser súper buena oponiéndose a ustedes.”
4. La responsabilidad de las instituciones y creadores de contenido (Elsevier)
Ante el panorama de que los estudiantes y médicos residentes ya utilizan herramientas de IA abiertas (e incluso gratuitas) en las aulas y en los hospitales para tomar decisiones clínicas diagnósticas sin supervisión y sin declarar su uso bajo códigos éticos, cobra especial relevancia la responsabilidad de las empresas de contenidos médicos.
En este punto, Anahid Tapia aportó una perspectiva clave sobre el rol transformador y ético que asume la institución, señalando que la educación médica está cambiando de manera vertiginosa y que la confianza y la
seguridad en el uso de las herramientas son pilares fundamentales. Explicó la postura estratégica de la organización:
“Elsevier, como ustedes tradicionalmente nos identifican y es nuestra fortaleza o ha sido nuestra fortaleza, es justamente la creación de contenidos. Sin embargo, hoy en día, específicamente en ciencias de la salud, nosotros también estamos mudando, estamos evolucionando a atender las necesidades reales de nuestros usuarios finales que son alumnos y profesores… No es que nosotros vayamos con la corriente del mercado porque nuestra filosofía justamente es brindarle a nuestros usuarios esa confianza, pero también ligada desde el punto de vista responsable. Nosotros queremos desarrollar una inteligencia artificial donde el uso principalmente sea
responsable.”
Para materializar esta IA responsable, Anahid Tapia detalló que la tecnología no se implementa como un chatbot abierto de “caja negra” (como ChatGPT), sino incorporando una “capa de inteligencia” acotada a través de un sistema RAG 4 (Retrieval-Augmented Generation). Esta arquitectura informática asegura que la herramienta se nutra exclusivamente del ecosistema cerrado de contenidos científicos de Elsevier de alta calidad.
Además, garantiza la transparencia al obligar al sistema a incluir la referencia bibliográfica exacta de donde se toma cada respuesta y, en caso de no contar con el sustento verificado por pares, la IA prefiere responder con un “no sé” antes que confabular. Asimismo, se destacó la creación de innovaciones como Study Finder, una interfaz interactiva de botones que permite al estudiante trazar su propio camino de aprendizaje (ajustando niveles desde principiante hasta avanzado) conectándolo directamente con videos de Osmosis, casos clínicos y Complete Anatomy, guiándolo para reforzar el razonamiento clínico crítico en lugar de sustituirlo.
5. Formación ética, humanismo 5 y el rol del docente
Finalmente, el panel coincidió en que la formación ética y humanística no puede delegarse a la tecnología ni limitarse a talleres aislados al inicio de la carrera. El Dr. Moisés de los Santos recordó el verdadero propósito de la simulación y de la práctica médica:
“En educación basada en simulación es un gran riesgo, porque lo que hacemos tiene que ver con la seguridad del paciente y la calidad de la atención. Nosotros no hacemos simulación por un objetivo curricular… nuestro propósito es generar una cultura de la seguridad y cambiar el modelo de atención… La información antes venía de revistas, libros o de lo que
nos contaban los maestros. Hemos cambiado la fuente, nada más, pero al final del día seguimos haciendo lo mismo”.
El Dr. Manzano cerró con una profunda reflexión histórica sobre la esencia de la profesión médica frente a la inmediatez tecnológica:
“Durante 6,000 años fuimos unos médicos absoluta e inútiles porque no teníamos fármacos ni podíamos hacer básicamente nada por los pacientes, y aún así existimos. ¿Y por qué existimos? Porque la gente se acerca a nosotros por nuestra cercanía, por nuestra empatía, por la forma de conectar con ellos… El valor está en esa conexión humana. Tenemos que elegir nuestras batallas… la labor del profesor es construir a las personas que van a poder seguir sin ti”.
Conclusión y próximos pasos
El encuentro demostró que la de la inteligencia artificial y las tecnologías de vanguardia en las escuelas de medicina no busca reemplazar el juicio clínico, sino potenciar las capacidades cognitivas del médico y liberarlo de cargas administrativas para permitirle volver la mirada hacia el paciente, consolidando el sentido humanista de la profesión.
Para dar continuidad a este esfuerzo de innovación acompañada, Anahid Tapia y el equipo de Elsevier reafirmaron su compromiso a través de sus cuatro pilares del programa de innovación en educación detallados en sus herramientas infográficas:
- Acompañamiento e implementación: Apoyo directo a los profesores para enseñarles a implementar e integrar la tecnología (Osmosis, ClinicalKey Student, Complete Anatomy) dentro de sus currículas acompañándolos en el
cambio. - Redes de buenas prácticas entre docentes: Espacios de intercambio entre pares profesores en Iberoamérica.
- Networking estudiantil: Enlace entre alumnos instructores y súper usuarios para que realicen un intercambio de buenas prácticas sobre el uso eficaz y ético de la tecnología.
- Certificación de competencias: Certificación de estudiantes y docentes en herramientas digitales dentro del club de Iberoamérica.