En primer lugar, la IA puede identificar y mitigar los sesgos en la formaci\u00f3n sanitaria garantizando que se tenga en cuenta un contenido diverso e inclusivo. Esto es esencial para crear un sistema de IA equitativo que funcione en diferentes entornos socioculturales. A continuaci\u00f3n, el segundo punto es que tambi\u00e9n puede aumentar la inteligencia emocional. Y puedes preguntarte: \"\u00bfC\u00f3mo puede la IA crear m\u00e1s empat\u00eda?\", y la respuesta es que, mediante simulaciones virtuales y una mayor exposici\u00f3n a diferentes caracter\u00edsticas, nuestros estudiantes pueden entrenarse para pensar fuera de los esquemas habituales y estar expuestos a personas diferentes a las que quiz\u00e1s, en la vida cotidiana, no est\u00e1n expuestos.<\/p>\n\n\n\n
La IA podr\u00eda ayudar a ahorrar tiempo aqu\u00ed. Un investigador solo puede analizar una determinada cantidad de informaci\u00f3n al d\u00eda, y el tiempo y el alcance pueden ser limitados. Con contenido impulsado por IA, una buena formulaci\u00f3n de instrucciones y contenido de confianza, una persona puede asegurarse de que las referencias utilizadas no solo incluyan a una parte concreta de la poblaci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n incluyan una representaci\u00f3n m\u00e1s amplia y significativa.<\/p>\n\n\n\n Gladys Lopez<\/strong>, Presidenta del ERG Global de I&D, Elsevier | Elsevier Faculty Hub, junio de 2026<\/p>\n<\/section>\n\n\n\n Podemos tomar como ejemplo la salud femenina. Antiguamente, los cuerpos disponibles para comprender la medicina occidental eran blancos y masculinos. Por ello, la ciencia avanz\u00f3 tomando estas dos caracter\u00edsticas como la norma. Hoy en d\u00eda, proyectos como MESSAGE en el Reino Unido y Europa est\u00e1n trabajando para incorporar el sexo y el g\u00e9nero como variable biol\u00f3gica en la investigaci\u00f3n y las pol\u00edticas. Est\u00e1n destacando por qu\u00e9 estos modelos de referencia necesitan ampliarse e incluir otras \u00e1reas interseccionales. Actualmente disponemos de miles de evidencias para poblaciones m\u00e1s diversas, y es exactamente aqu\u00ed cuando la IA puede ser arriesgada si no se toma el contenido de confianza como base para alimentarla.<\/p>\n\n\n\n Los proveedores de contenido como Elsevier tienen una enorme responsabilidad para con nuestra sociedad en este momento. La IA generativa es una herramienta como el GPS de un coche. Si le das las instrucciones, conf\u00edas en que te llevar\u00e1 del punto A al punto B. Sin embargo, hay que tener en cuenta dos cosas. La primera es si el GPS en el que conf\u00edas tiene suficiente informaci\u00f3n y conocimiento sobre el territorio circundante. Y la segunda es si est\u00e1s dando instrucciones claras. Lo mismo ocurre con la IA generativa. Primero, necesitas confiar en que el contenido que alimenta la herramienta de IA es fiable. En ese sentido, Elsevier ya dispone de ese contenido de confianza, y esa es la raz\u00f3n por la que mucha gente conf\u00eda en nuestras herramientas. Adem\u00e1s, estamos desarrollando contenido inclusivo. La segunda parte es que realmente est\u00e9s proporcionando a la herramienta de IA informaci\u00f3n suficiente. En este caso, es muy importante que aprendas a formular instrucciones y que incluyas diferentes temas interseccionales en tu consulta para hacerla m\u00e1s inclusiva.<\/p>\n\n\n\n Si quieres ser m\u00e1s centrado en el paciente y tener un enfoque inclusivo de la atenci\u00f3n, deber\u00edas hacerte tres preguntas cada vez que interact\u00faes con una herramienta de IA generativa. La primera: \"\u00bfEs este contenido fiable?\". La segunda: \"\u00bfMe representa esta respuesta?\". Y la tercera: \"\u00bfEs la respuesta precisa?\". A continuaci\u00f3n, te invito a cambiar la consulta incluyendo diferentes temas interseccionales, y te dar\u00e1s cuenta de c\u00f3mo el contenido que hay detr\u00e1s de esa respuesta puede cambiar y tambi\u00e9n de c\u00f3mo la respuesta se adapta a todas las poblaciones.<\/p>\n\n\n\n Dir\u00eda que la comunicaci\u00f3n y la formaci\u00f3n en pensamiento cr\u00edtico son clave aqu\u00ed. En cuanto a la comunicaci\u00f3n, cuanto mejor sea la pregunta, mejor ser\u00e1 la respuesta. En el caso de la IA, cuanto mejor sea la formulaci\u00f3n de la consulta \u2014incluyendo \u00e1reas interseccionales como el sexo, el g\u00e9nero, la etnia, la situaci\u00f3n de discapacidad, entre otras\u2014 mejor y m\u00e1s inclusiva ser\u00e1 la respuesta. Y la segunda es el pensamiento cr\u00edtico, que llega tras recibir la respuesta, sabiendo que solo es fiable si est\u00e1 respaldada por evidencia.<\/p>\n\n\n\n Me imagino un mundo en el que podamos avanzar juntos en el progreso. Un mundo donde los estudiantes puedan identificar f\u00e1cilmente la informaci\u00f3n de la desinformaci\u00f3n. Donde los estudiantes est\u00e9n suficientemente preparados para asistir a los pacientes de manera hol\u00edstica, teniendo en cuenta sus diversas caracter\u00edsticas y conectando con la evidencia a trav\u00e9s de una IA generativa basada en contenido de confianza. De esta manera, se obtendr\u00e1 el mejor diagn\u00f3stico y tratamiento. Este mundo, donde la IA sirve como asesor experto, junto con el pensamiento cr\u00edtico del futuro m\u00e9dico, ayudar\u00e1 a garantizar la calidad y a aumentar no solo la esperanza de vida, sino tambi\u00e9n la esperanza de salud para todos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Elsevier Medical Education presenta una entrevista con Gladys Lopez, Presidenta del ERG Global de I&D de Elsevier y Fundadora y L\u00edder de EMPOWER (Diversidad e Inclusi\u00f3n en Sanidad), sobre c\u00f3mo la IA puede dar forma a un enfoque m\u00e1s inclusivo y centrado en el paciente en la formaci\u00f3n sanitaria. Desde tu perspectiva, \u00bfc\u00f3mo puede la […]<\/p>\n","protected":false},"author":293,"featured_media":922,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"event_date":"","event_end_date":"","event_location":"","event_cta_text":"","event_form_url":"","event_bigmarker_id":"","testimonial_name":"","testimonial_role":"","testimonial_institution":"","testimonial_country":"","_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-986","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized"],"yoast_head":"\n\"La IA puede identificar y mitigar los sesgos en la formaci\u00f3n sanitaria garantizando que se tenga en cuenta un contenido diverso e inclusivo. Esto es esencial para crear un sistema de IA equitativo que funcione en diferentes entornos socioculturales\"<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 riesgos existen en relaci\u00f3n con los sesgos en los datos y algoritmos de IA, y c\u00f3mo podr\u00edan afectar a la formaci\u00f3n de los futuros profesionales sanitarios?<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 papel desempe\u00f1an los proveedores de contenido, como Elsevier, para garantizar que los sistemas de IA utilizados en la educaci\u00f3n m\u00e9dica sean inclusivos, diversos y libres de sesgos significativos?<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo puede la IA ayudar a concienciar a los estudiantes sobre las desigualdades en salud y apoyar un enfoque de la atenci\u00f3n m\u00e1s centrado en el paciente e inclusivo?<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 competencias deber\u00edan desarrollar los estudiantes para identificar y gestionar los posibles sesgos en las herramientas de IA durante su pr\u00e1ctica cl\u00ednica?<\/h2>\n\n\n\n
De cara al futuro, \u00bfc\u00f3mo imaginas que la IA dar\u00e1 forma a la formaci\u00f3n de profesionales sanitarios capaces de ofrecer una atenci\u00f3n verdaderamente inclusiva y personalizada?<\/h2>\n\n\n\n