Desde su experiencia, ¿qué cambios ha traído la IA en la educación medica y qué nuevas posibilidades ha abierto?
La IA está generando cambios importantes en la educación médica, aunque lo cierto es que todavía estamos dando los primeros pasos. Es pronto para hablar de transformaciones concretas, pero lo que sí ha quedado claro es que cualquier estudiante con acceso a ChatGPT, Claude o herramientas similares puede responder prácticamente cualquier pregunta de un examen. La gran pregunta que nos plantea esto es: ¿cómo vamos a replantear la evaluación? Ese, para mí, es el verdadero reto que ha abierto la IA en la educación médica.
Como experto en tecnología educativa, ¿cuál es el principal desafío al que se enfrentan hoy los desarrolladores de plataformas de IA para la educación médica?
El reto más importante es garantizar que los contenidos que alimentan la IA sean fiables. Hay que asegurarse de que la arquitectura RAG , que imagino que utilizan la mayoría de los proveedores de contenido, y los procesos de evaluación sean lo suficientemente rigurosos como para evitar errores graves o que el sistema "invente" información.
Pero hay otro desafío que empieza a ganar protagonismo tanto en la literatura especializada como en los debates del sector: ¿es el chatbot la mejor interfaz para aprender? Esta mañana leía un artículo muy interesante que argumentaba que la naturaleza tan textual de los chatbots, con esa tendencia a preguntar "¿lo resumo en una página?", no favorece realmente el aprendizaje. El efecto es parecido al de pasar ocho horas en internet saltando de un vídeo a otro: entretenido, pero poco productivo. Aprender requiere foco, y las herramientas deberían reconducir al estudiante hacia el material de estudio, no alejarlo de él. Creo que veremos interfaces mucho más variadas y adaptadas a distintos objetivos, y que iremos dejando atrás el formato chatbot como solución única.
Los estudiantes de hoy han crecido rodeados de tecnología y la usan a diario. ¿Tienen los docentes la formación y la motivación necesarias para incorporar la IA a su práctica docente?
Es verdad que la IA generativa forma parte del día a día de los jóvenes, pero conviene matizar: la usan de dos maneras muy distintas. Por un lado, la emplean como apoyo en sus estudios, para resolver dudas o responder preguntas. Por otro, forma parte de su vida social y de cómo se relacionan con el mundo. Son dos usos muy diferentes que no deberíamos confundir. Además, ser "nativo digital" no significa entender cómo funciona la tecnología. La mayoría de los estudiantes son consumidores de IA generativa, no expertos. Pocos podrían explicar qué es una arquitectura transformer o cómo funcionan los modelos de atención.
En cuanto al profesorado, siempre ha ido un paso por detrás de los estudiantes en lo que respecta a las nuevas tecnologías, y esto no es una excepción. La conversación que más se repite entre docentes tiene dos vertientes: la primera es "¿cómo evitamos que los estudiantes usen ChatGPT?", no "¿cómo podemos aprovecharlo para mejorar la enseñanza?". La segunda es la falta de tiempo: explorar la IA como herramienta pedagógica innovadora requiere dedicación, y la mayoría no puede permitírselo. Son muy pocos los docentes que realmente están experimentando en este sentido.
A esto se suma que tanto docentes como estudiantes utilizan la IA principalmente para resumir o generar respuestas, sin darse cuenta de que el campo ya ha avanzado mucho más allá: hacia la IA agéntica y su integración en flujos de trabajo reales. Muchos siguen debatiendo los problemas que planteó ChatGPT cuando llegó en 2022, mientras el sector ya está pensando en los próximos pasos. Y es comprensible: el ritmo de cambio es tan vertiginoso que mantenerse al día se ha convertido casi en un trabajo a tiempo completo.
"Formular buenas preguntas de examen es un arte que lleva muchísimo tiempo. La IA generativa permite crear muchas más preguntas, y de mayor calidad, en mucho menos tiempo."
– David Game, experto en tecnología educativa, Elsevier
En este contexto, ¿qué ventajas concretas ofrece la IA al profesorado? ¿En qué se diferencia de las herramientas tradicionales?
Seguramente irán surgiendo muchas ventajas con el tiempo, pero ahora mismo la más evidente es la capacidad de generar grandes volúmenes de contenido de buena calidad de forma rápida. Un ejemplo claro son las preguntas de evaluación: los docentes siempre han querido tener más ejercicios para que los estudiantes practiquen y se preparen para los exámenes, pero crearlos bien requiere mucho tiempo y esfuerzo. La IA cambia completamente esa ecuación.
En definitiva, la IA actúa como un amplificador para todas esas tareas complejas que siempre quedaban pendientes por falta de tiempo. Ahora hay herramientas para hacerlas realidad, y eso es un cambio muy significativo
Uno de los beneficios que se atribuyen a la IA es el desarrollo del pensamiento crítico en los estudiantes. ¿De qué manera les ayudará esto cuando empiecen a atender pacientes?
En lo que respecta al pensamiento crítico y al razonamiento clínico, la IA es claramente un arma de doble filo. Usada sin criterio, puede hacer justo lo contrario: reducir el esfuerzo mental del estudiante. Existe un fenómeno llamado "descarga cognitiva" que describe exactamente esto: cuando la IA hace el trabajo por nosotros, dejamos de ejercitar nuestra capacidad de razonamiento. En ese sentido, puede convertirse en un obstáculo.
Ahora bien, usada de forma inteligente, la IA puede ser un extraordinario compañero de aprendizaje. Imaginemos a Claude cuestionando al estudiante después de que responda: "¿Por qué has elegido esa opción?", "¿Cambiarías tu respuesta si el contexto fuera diferente?" Hemos hecho algunos experimentos preliminares en esta línea y los resultados son prometedores.
La clave está en que la IA puede replicar ese tipo de intercambio socrático que es tan valioso en la formación clínica, pero que resulta imposible de escalar con medios tradicionales. Un docente no puede sentarse junto a cada uno de sus 300 estudiantes mientras resuelven casos clínicos. La IA, bien diseñada, sí puede hacer eso: ser ese tutor que no se conforma con la respuesta correcta y pregunta "¿pero por qué?"
"Usada de forma inteligente, la IA puede ser un extraordinario compañero de aprendizaje, aunque requiere disciplina, estructura y un uso consciente."
– David Game, Elsevier
Desde el punto de vista institucional, ¿por dónde deberían empezar las facultades de ciencias de la salud para integrar la IA en la educación médica de manera responsable?
Sin querer marcar el camino a nadie, creo que hay dos aspectos que ninguna institución puede ignorar. El primero es la integridad académica y, estrechamente ligado a ella, la evaluación. Si la IA pone la respuesta a cualquier pregunta al alcance de cualquiera, independientemente de lo que sepa, el sistema de evaluación tal como lo conocemos pierde su sentido.
Y esto no es un problema menor. Los títulos universitarios son una garantía pública: cuando alguien obtiene un título de medicina, la sociedad confía en que esa persona ha demostrado que sabe lo que necesita saber para ejercer. Si esa garantía se erosiona, las consecuencias son gravísimas. Cuando vamos al médico, al cirujano o a cualquier profesional de la salud, depositamos nuestra confianza en un sistema que certifica su competencia. Ese sistema no puede fallar. Necesitamos asegurarnos de que quienes salen de las facultades de medicina o enfermería están realmente preparados para ejercer, no solo para superar exámenes.
Para terminar, ¿cuáles son las tendencias que marcarán el futuro de la IA en la formación sanitaria?
Tengo una apuesta clara, y es que el verdadero salto vendrá cuando varias tecnologías converjan. Esta mañana hablaba precisamente con el decano de una facultad de medicina española sobre una idea muy sugerente: ¿sería posible crear avatares con los que los estudiantes pudieran practicar el diagnóstico en un entorno 3D inmersivo, manteniendo conversaciones auténticas y educativamente estructuradas?
Porque si pensamos en lo que es realmente difícil de enseñar en medicina, no es solo la bioquímica o la anatomía. Es la interacción con el paciente. Y la medicina se practica, en gran medida, en terreno de incertidumbre. Un paciente que llega arrastrando las palabras puede tener los primeros síntomas de ELA… o puede ser otra cosa completamente distinta. Los estudiantes necesitan practicar ese tipo de situaciones, y hacerlo en contextos variados y realistas.
La combinación de entornos 3D inmersivos con IA conversacional podría abrir una vía completamente nueva para trabajar estas competencias, que históricamente han sido tan difíciles de enseñar. Una pregunta de opción múltiple sobre un paciente con síntomas vagos no captura la complejidad real de esa situación. Un avatar con el que el estudiante pueda conversar, en cambio, sí puede hacerlo.
Soy consciente de que es un camino complejo y costoso, pero creo que merece la pena recorrerlo. Al final, el objetivo es formar médicos y enfermeros más competentes y más empáticos, y eso siempre ha sido uno de los grandes retos de la educación sanitaria. Esa es mi apuesta para el futuro de la IA en este campo. Aunque eso sí: no será solo gracias a la IA, sino a la combinación de IA con tecnologías inmersivas, algo en lo que en Elsevier ya llevamos tiempo trabajando.
