La IA en educaci\u00f3n m\u00e9dica<\/a> funciona mejor cuando est\u00e1 anclada en contenido m\u00e9dico de confianza, y no simplemente en datos abiertos de internet. Creo que ya se ha estudiado y demostrado que conectar nuestras herramientas educativas con contenido de confianza genera esa confianza epist\u00e9mica con nuestros educadores y estudiantes, y esa es una ventaja competitiva clave para cualquier herramienta. En la pr\u00e1ctica, el sistema combina modelos de lenguaje de gran escala \u2014conocidos popularmente como IA generativa\u2014 con recursos educativos curados, como libros de texto revisados por pares, referencias cl\u00ednicas, contenido de anatom\u00eda y materiales de evaluaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\nAdem\u00e1s, nos gusta incorporar experiencias de aprendizaje revisadas por educadores, porque \u00bfqu\u00e9 mejor que las experiencias reales de un docente para hacer que el componente de IA en la educaci\u00f3n m\u00e9dica sea m\u00e1s s\u00f3lido y confiable? De manera similar a Osmosis AI de Elsevier, la experiencia impulsada por IA ayuda a los estudiantes a reforzar conceptos a trav\u00e9s de v\u00eddeos, tarjetas de memoria, bancos de preguntas, apoyo de aprendizaje adaptativo y una IA conversacional que integra todas estas capacidades. El valor reside en combinar la capacidad de la IA con contenido educativo de confianza y datos de participaci\u00f3n del estudiante, para crear una experiencia muy potente, personalizada y curada.<\/p>\n\n\n\n
Si puedo dar un ejemplo m\u00e1s a trav\u00e9s de nuestros productos, como ClinicalKey Student, los estudiantes pueden acceder a referencias m\u00e9dicas basadas en evidencia, as\u00ed como a libros de texto, v\u00eddeos y respuestas cl\u00ednicas en un \u00fanico ecosistema, con una experiencia todo en uno en lugar de tener que navegar entre distintas pesta\u00f1as, enlaces y formatos de contenido. La IA puede ayudar a encontrar la informaci\u00f3n m\u00e1s relevante m\u00e1s r\u00e1pidamente y a construir rutas de aprendizaje m\u00e1s personalizadas. As\u00ed es, en general, como estamos abordando la integraci\u00f3n de la IA en la educaci\u00f3n m\u00e9dica, con esa confianza epist\u00e9mica en el centro.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo se eval\u00faa la precisi\u00f3n y el posible sesgo de este contenido, y qu\u00e9 herramientas se utilizan para ello?<\/h2>\n\n\n\n
Creo que, siendo la evaluaci\u00f3n una de las partes m\u00e1s importantes de la incorporaci\u00f3n de la IA en la educaci\u00f3n sanitaria, nos sentimos muy c\u00f3modos a\u00f1adiendo IA a nuestras herramientas. \u00bfQu\u00e9 significa evaluaci\u00f3n? La evaluaci\u00f3n es, en esencia, nuestro proceso de supervisi\u00f3n humana \u2014o human-in-the-loop<\/em>\u2014. A medida que incorporamos m\u00e1s capacidades de IA a nuestras plataformas de educaci\u00f3n m\u00e9dica, existe una evaluaci\u00f3n humana continua para asegurarnos de identificar y detectar cualquier tipo de imprecisi\u00f3n o sesgo potencial antes de que llegue a manos de los estudiantes. La evaluaci\u00f3n es, de hecho, una de las partes m\u00e1s importantes para garantizar que una herramienta de IA est\u00e9 bien fundamentada y proporcione respuestas que aborden la informaci\u00f3n de forma constructiva y est\u00e9n libres de alucinaciones. Por ejemplo, si un estudiante utiliza una experiencia de apoyo con IA dentro de ClinicalKey Student para entender una afecci\u00f3n card\u00edaca, el sistema debe ofrecer informaci\u00f3n alineada con referencias de confianza y con los est\u00e1ndares m\u00e9dicos. Por eso, las organizaciones eval\u00faan aspectos como la precisi\u00f3n factual, la seguridad cl\u00ednica, la calidad de las citas y el sesgo en las poblaciones de pacientes. Analizamos todos estos posibles problemas que pueden surgir cuando la IA genera una respuesta, para asegurarnos de que nuestras herramientas sigan siendo s\u00f3lidas y confiables, y ofrezcan respuestas \u00e9ticamente correctas y alineadas con la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\nTambi\u00e9n existe un s\u00f3lido componente de revisi\u00f3n humana. No lanzaremos nuestras herramientas sin que esa revisi\u00f3n humana haya tenido lugar. Queremos ver un determinado nivel de puntuaci\u00f3n en la revisi\u00f3n, un determinado nivel de precisi\u00f3n y ausencia de sesgos, antes de que entre en el ecosistema del conocimiento m\u00e9dico. Hay que tener en cuenta, adem\u00e1s, que la evaluaci\u00f3n es un proceso continuo. Lo que quiero que la gente entienda es que, una vez realizada la evaluaci\u00f3n de una versi\u00f3n de una herramienta de IA en educaci\u00f3n m\u00e9dica, no nos detenemos ah\u00ed. Esta evaluaci\u00f3n se lleva a cabo de forma puntual y sistem\u00e1tica, porque la educaci\u00f3n m\u00e9dica es un campo en constante evoluci\u00f3n. Los sistemas de IA en educaci\u00f3n sanitaria no pueden simplemente configurarse y olvidarse. Realizamos evaluaciones de manera continua.<\/p>\n\n\n\n\n\"Uno de los mayores riesgos de la IA en el \u00e1mbito sanitario no es que el sistema suene inseguro, sino precisamente cuando suena extremadamente seguro mientras est\u00e1 equivocado. Por eso contamos con un marco de evaluaci\u00f3n espec\u00edfico para las alucinaciones.\"<\/h2>\n<\/section>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 son las \"alucinaciones\" en IA y c\u00f3mo pueden dificultar el uso efectivo de la IA en la educaci\u00f3n m\u00e9dica?<\/h2>\n\n\n\n
En el contexto de la IA, una \"alucinaci\u00f3n\" ocurre cuando los sistemas de IA generan informaci\u00f3n que suena convincente pero que en realidad no es correcta. Se trata de piezas de informaci\u00f3n fabricadas y ensambladas que, de nuevo, hacen pensar que suenan razonables, pero no lo son del todo. Y si las miras r\u00e1pidamente, podr\u00edas incluso no darte cuenta de que se trata de un fragmento alucinado y no de informaci\u00f3n precisa. En educaci\u00f3n m\u00e9dica, esto podr\u00eda manifestarse como la invenci\u00f3n de una cita cl\u00ednica para una investigaci\u00f3n m\u00e9dica u otras disciplinas. Es un problema muy frecuente. Tambi\u00e9n los identificadores DOI se est\u00e1n inventando con frecuencia \u00faltimamente \u2014aunque est\u00e1 mejorando\u2014, y eso ser\u00eda una se\u00f1al de alerta. O dar una explicaci\u00f3n inexacta de un proceso patol\u00f3gico porque se han conectado dos s\u00edntomas de nombre similar en uno solo. Tambi\u00e9n puede ocurrir sugiriendo gu\u00edas de tratamiento desactualizadas: si nuestra gu\u00eda de tratamiento se actualiz\u00f3 el a\u00f1o pasado, el sistema podr\u00eda recuperar una versi\u00f3n anterior. O incluso etiquetando incorrectamente estructuras anat\u00f3micas, porque hay que recordar que el cerebro humano procesa m\u00e1s contexto del que puede procesar la IA. Por ejemplo, podr\u00eda etiquetar un epic\u00f3ndilo junto a un b\u00edceps. Ah\u00ed es donde puede producirse una alucinaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Hay que tener en cuenta que detectar estas alucinaciones a trav\u00e9s del proceso de evaluaci\u00f3n que mencion\u00e9 antes es absolutamente cr\u00edtico, porque las personas que consumen nuestros materiales de educaci\u00f3n sanitaria con IA a\u00fan no son expertas. No querr\u00edamos que asentaran su aprendizaje en sistemas inexactos. Por eso, los sistemas de IA sanitaria de confianza se apoyan en gran medida en lo que mencion\u00e9 antes: contenido m\u00e9dico fundamentado, citaci\u00f3n y trazabilidad, supervisi\u00f3n humana, evaluaciones continuas y monitorizaci\u00f3n de la seguridad.<\/p>\n\n\n\n
La monitorizaci\u00f3n de la seguridad es otro elemento probablemente exclusivo de las herramientas de educaci\u00f3n sanitaria, a diferencia de, por ejemplo, una herramienta de IA para ventas. El componente de seguridad es realmente importante, porque quieres asegurarte de que la informaci\u00f3n que se obtiene de nuestra herramienta es relevante, est\u00e1 actualizada y es el m\u00e9todo correcto para construir potencialmente el conocimiento sobre un futuro tratamiento o una futura intervenci\u00f3n quir\u00fargica. Uno de los mayores riesgos de la IA en el \u00e1mbito sanitario no es que el sistema suene inseguro, sino precisamente cuando suena extremadamente seguro mientras est\u00e1 equivocado. Por eso contamos con un marco de evaluaci\u00f3n espec\u00edfico para las alucinaciones.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1les son las caracter\u00edsticas o requisitos clave de una arquitectura de IA confiable, tanto en t\u00e9rminos de contenido como de implementaci\u00f3n, en la educaci\u00f3n m\u00e9dica o sanitaria?<\/h2>\n\n\n\n
Esto es b\u00e1sicamente lo que vivimos y respiramos cada d\u00eda. \u00bfC\u00f3mo hacemos que las soluciones de IA sean confiables en la educaci\u00f3n sanitaria y construimos una arquitectura sostenible que mantenga ese nivel de confiabilidad? Para situarnos, \u00bfc\u00f3mo es un sistema de IA confiable? En lo que respecta a la educaci\u00f3n m\u00e9dica o cualquier educaci\u00f3n sanitaria, todo comienza con una gobernanza s\u00f3lida en torno al contenido, as\u00ed como con la incorporaci\u00f3n de fuentes de confianza de las que la IA extrae ese contenido. Por ejemplo, ClinicalKey Student re\u00fane referencias m\u00e9dicas de autoridad y un entorno de recursos de aprendizaje estructurado. Es una combinaci\u00f3n muy potente. En el caso de Osmosis, se trata del refuerzo y la experiencia de aprendizaje personalizado a trav\u00e9s de contenido de v\u00eddeo adaptado. Complete Anatomy es, por supuesto, uno de nuestros favoritos. Ofrece una educaci\u00f3n anat\u00f3mica visual e interactiva de alto nivel y te permite identificar estructuras a las que de otro modo no tendr\u00edas acceso, incluso en un entorno de laboratorio de alta fidelidad.<\/p>\n\n\n\n
Por tanto, una capa de IA deber\u00eda realmente potenciar esas experiencias de confianza y no salt\u00e1rselas, \u00bfverdad? Hay varias caracter\u00edsticas que podemos identificar en las herramientas que denominar\u00edamos confiables en educaci\u00f3n m\u00e9dica. De nuevo, y s\u00e9 que lo repito, pero el contenido basado en evidencia es absolutamente cr\u00edtico. Tambi\u00e9n la transparencia en la citaci\u00f3n de fuentes, para que sepas que tu aprendizaje proviene de una fuente trazable y anclada en la realidad. La supervisi\u00f3n humana es esencial. Nunca debe asumirse que ninguna herramienta de IA en educaci\u00f3n puede simplemente reemplazar a un docente. Eso sencillamente no es as\u00ed. Adem\u00e1s, desde el punto de vista arquitect\u00f3nico y de sostenibilidad, incluye importantes protecciones de privacidad y seguridad. Esto es importante porque habr\u00e1 momentos en que nuestro contenido sea algo que queramos que sea descubrible, o que se vuelva descubrible sin que sea nuestra decisi\u00f3n. Por eso, la protecci\u00f3n de la privacidad y la seguridad del ecosistema de IA es muy cr\u00edtica, ya que nuestro contenido es lo que impulsa nuestras herramientas de IA, y no querr\u00edamos que ese contenido se usara en un contexto inadecuado, porque el contexto lo es todo. La monitorizaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n continua sigue siendo una parte muy esencial de la arquitectura sostenible de una herramienta de IA confiable para la educaci\u00f3n m\u00e9dica. Y por \u00faltimo, el rendimiento fiable del sistema. \u00bfCu\u00e1ntas veces una herramienta de IA te ha dicho \"estoy sin capacidad\", \"no s\u00e9 la respuesta a eso\" o \"lo siento, no puedo ayudarte\"? Esas experiencias degradan la percepci\u00f3n del usuario sobre la herramienta, por lo que debemos asegurarnos de que nuestra arquitectura soporte suficiente capacidad de tokens y velocidad de procesamiento para no decepcionar a nuestros usuarios.<\/p>\n\n\n\n
Para resumir en dos puntos principales: primero, la IA confiable debe apoyar el pensamiento cr\u00edtico, no reemplazarlo. Es decir, desafiar al usuario a pensar por s\u00ed mismo con el tipo correcto de informaci\u00f3n y contexto. Y segundo, el mejor sistema de IA educativa gu\u00eda a los estudiantes hacia una comprensi\u00f3n profunda en lugar de simplemente generar y escupir respuestas. As\u00ed que, si quisieras hacer una evaluaci\u00f3n r\u00e1pida, estas dos cosas te dir\u00e1n que se trata de una herramienta de IA confiable y fiable para el aprendizaje en entornos m\u00e9dicos.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 desaf\u00edos plantea actualmente la protecci\u00f3n de datos para el uso de la IA en el contexto de la educaci\u00f3n m\u00e9dica?<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfRecuerdas cuando hablamos de las alucinaciones? Pues bien, lo que est\u00e1 ocurriendo hoy es que ciertos problemas de filtraci\u00f3n de contenido, que est\u00e1n relacionados con la protecci\u00f3n de datos, permiten que algunas herramientas de IA de c\u00f3digo abierto ensamblen informaci\u00f3n como el monstruo de Frankenstein, lo que obviamente favorece m\u00e1s alucinaciones y m\u00e1s sesgos. Por eso nuestro enfoque se centra intensamente en la innovaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n en proteger nuestros datos y crear los flujos de datos correctos que se conecten con nuestras herramientas de IA. En esencia, es tan sencillo como preguntarse: \"\u00bfcu\u00e1l es tu \u00e1rea de conocimiento y qu\u00e9 herramienta de IA est\u00e1s usando?\". Si soy estudiante de medicina y uso Osmosis AI, puedo confiar en que estoy obteniendo la informaci\u00f3n correcta, porque s\u00e9 que hay contenido de confianza y flujos de datos claros y bien definidos hacia ese contenido que respaldan mi experiencia con Osmosis AI. Sin embargo, si acudo a una herramienta de IA de c\u00f3digo abierto que no est\u00e1 pensada para la educaci\u00f3n m\u00e9dica, no puedo garantizar que vaya a obtener la respuesta m\u00e1s precisa, fundamentada, \u00e9ticamente s\u00f3lida, libre de sesgos y libre de alucinaciones. Por tanto, la correspondencia entre el \u00e1rea de conocimiento y el uso correcto de la herramienta de IA adecuada es extremadamente importante, y ah\u00ed es donde entra en juego la protecci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n
La protecci\u00f3n de datos se convierte en una consideraci\u00f3n muy importante para nosotros porque las herramientas de IA sanitaria implican obviamente informaci\u00f3n sensible de pacientes, y la educaci\u00f3n m\u00e9dica implica entregar el contenido en el entorno adecuado, ya que estas personas ser\u00e1n los futuros cl\u00ednicos. Las instituciones que utilizan plataformas de aprendizaje habilitadas con IA con alta confianza quieren asegurarse de que tienen la privacidad de los estudiantes garantizada y de que cumplen con la normativa regulatoria. Pueden existir diferentes directrices en, por ejemplo, Norteam\u00e9rica frente a una regi\u00f3n europea. Incluso dentro de los pa\u00edses, distintas regiones pueden seguir diferentes normativas. Por eso, la confiabilidad, la protecci\u00f3n de datos y el flujo de datos son muy importantes. Adem\u00e1s, el uso de modelos de terceros es un tema realmente relevante. Como cualquier organizaci\u00f3n innovadora que se mueve r\u00e1pido, contamos con muchos proveedores externos que nos ayudan a llegar al mercado m\u00e1s r\u00e1pidamente. Sin embargo, la segmentaci\u00f3n de datos entre ellos y la creaci\u00f3n de una pasarela segura que solo permita compartir capacidades y no datos es un aspecto muy importante de nuestras aplicaciones y plataformas de aprendizaje. Las pol\u00edticas de retenci\u00f3n tambi\u00e9n son muy importantes. Conservamos cierto nivel de informaci\u00f3n sobre las consultas para asegurarnos de que, si en el futuro se reportara una alucinaci\u00f3n o un sesgo, podamos revisar c\u00f3mo fue esa interacci\u00f3n. Y por \u00faltimo, los controles de seguridad. Solo queremos que los usuarios con licencia que deban acceder a la herramienta tengan acceso a nuestra plataforma. Realmente no deber\u00eda ser una persona cualquiera quien acceda a nuestro sitio web de aprendizaje buscando respuestas. Creo que ese no es el uso correcto de nuestra informaci\u00f3n, por lo que la protecci\u00f3n de datos cobra toda su importancia.<\/p>\n\n\n\n
Para unirlo todo, existe obviamente una necesidad creciente de garantizar que la informaci\u00f3n institucional sensible o la informaci\u00f3n cl\u00ednica est\u00e9n bien protegidas y no queden expuestas involuntariamente a trav\u00e9s de los flujos de trabajo de IA hacia internet abierto. Tambi\u00e9n creo que el futuro implicar\u00e1 modelos de gobernanza m\u00e1s s\u00f3lidos. S\u00e9 que las cosas est\u00e1n evolucionando muy r\u00e1pidamente hoy en d\u00eda, pero la gobernanza, desafortunadamente, siempre va un poco a la zaga. Lo estamos viendo ocurrir en tiempo real ahora, donde los clientes est\u00e1n exigiendo patrones de gobernanza para asegurarse de que sus datos est\u00e9n protegidos a trav\u00e9s de nuestras herramientas de IA, y tenemos los registros para poder demostrarlo. Y por \u00faltimo, c\u00f3mo preservamos la privacidad a trav\u00e9s de la arquitectura de IA y una transparencia clara de nuestros est\u00e1ndares, que es una demanda en toda la industria hoy en d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
En tu opini\u00f3n, \u00bfcu\u00e1les son las principales tendencias o direcciones que dar\u00e1n forma al futuro de la IA en la educaci\u00f3n sanitaria?<\/h2>\n\n\n\n
Hay muchas cosas, pero si tuviera que resumirlas, dir\u00eda que hay tres tendencias que estamos viendo. La personalizaci\u00f3n es una de las m\u00e1s importantes: la habilidad adecuada, el usuario adecuado, la herramienta de IA adecuada. La personalizaci\u00f3n se est\u00e1 volviendo muy importante porque una herramienta de IA gen\u00e9rica te lanza much\u00edsima informaci\u00f3n y no creo que tengamos tiempo de filtrar los interminables p\u00e1rrafos que produce una herramienta gen\u00e9rica. Por eso, esa experiencia personalizada y la mayor adaptaci\u00f3n de las experiencias de aprendizaje al individuo son extremadamente importantes. Esto se est\u00e1 haciendo cada vez m\u00e1s evidente con nuestros estudiantes individuales actuales, los usuarios docentes, as\u00ed como con nuestros potenciales clientes.<\/p>\n\n\n\n
La segunda es el aprendizaje multimodal. Todos sabemos que el coste de la IA sigue siendo bastante elevado. Puede resultar econ\u00f3micamente prohibitivo para ciertas instituciones m\u00e1s peque\u00f1as acceder a experiencias de aprendizaje impulsadas por IA. Por eso, estamos yendo m\u00e1s all\u00e1 del texto hacia experiencias m\u00e1s inmersivas e interactivas que, a su vez, generan un arbitraje en el coste de los tokens. En esencia, lo que buscamos es profundizar un nivel m\u00e1s en la optimizaci\u00f3n de c\u00f3mo usamos nuestros modelos de lenguaje, y utilizar un determinado modelo de lenguaje para aquello en lo que es bueno. Probablemente hayas visto en algunas herramientas de IA generativa de c\u00f3digo abierto que puedes elegir entre \"respuesta instant\u00e1nea\", \"respuesta reflexiva\" o \"respuesta de investigaci\u00f3n\". En Elsevier, estamos adoptando un enfoque similar. Si solo est\u00e1s haciendo una pregunta r\u00e1pida y podemos usar nuestro sistema propietario para recuperar una respuesta, ese es un modelo peque\u00f1o y de bajo coste. Pero si le pides que haga una revisi\u00f3n de la literatura sobre un concepto determinado, ese es un \"modelo de razonamiento\". Tambi\u00e9n estamos explorando oportunidades para crear esa ruta muy curada de arquitectura multimodelo.<\/p>\n\n\n\n
Y por \u00faltimo, la integraci\u00f3n en el flujo de trabajo. Nadie quiere abandonar su flujo de trabajo, salir de lo que est\u00e1 haciendo e ir a otra plataforma. \u00bfC\u00f3mo llevamos las experiencias de aprendizaje de IA de confianza, a trav\u00e9s de nuestras herramientas, al flujo de trabajo del estudiante, de modo que forme parte de su experiencia diaria? Esa es otra tendencia emergente que estamos viendo, para que sea algo natural que simplemente recurran a una determinada experiencia en lugar de tener que depender de sus experiencias tradicionales.<\/p>\n\n\n\n
Creo que estas tres son extremadamente importantes. Si tuviera que a\u00f1adir una adicional, hay otra tendencia que estamos viendo en la educaci\u00f3n sanitaria: la demanda de alfabetizaci\u00f3n en IA entre los profesionales de la salud. Imaginemos que formamos a nuestros estudiantes para que sean una futura fuerza laboral altamente competente y fluida en IA, pero que cuando entren al mundo laboral, sus mentores en el campo no dominen la IA. Esa es una brecha enorme. Por eso tambi\u00e9n estamos viendo una motivaci\u00f3n entre los profesionales de la salud para comprender mejor las herramientas de IA, de modo que, cuando nuestros futuros cl\u00ednicos \u2014que hoy son estudiantes\u2014 entren al mercado laboral, puedan seguir disfrutando de esas eficiencias y esa mejor experiencia de usuario en sus sistemas futuros, como los sistemas de atenci\u00f3n en el punto de cuidado.<\/p>\n\n\n\n
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Raman Kaur: \u00bfen qu\u00e9 IA podemos confiar para ense\u00f1ar medicina?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Raman Kaur, experta en IA educativa de Elsevier, explica qu\u00e9 hace confiable a un sistema de IA en medicina.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/facultyhub.elsevier.com\/es\/raman-kaur-sobre-la-construccion-de-una-ia-confiable-para-la-educacion-medica\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Raman Kaur: \u00bfen qu\u00e9 IA podemos confiar para ense\u00f1ar medicina?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Raman Kaur, experta en IA educativa de Elsevier, explica qu\u00e9 hace confiable a un sistema de IA en medicina.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" 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