La tecnología forma parte de la vida y su avance es imposible de evitar. Los beneficios son múltiples y de manera constante se exploran nuevos caminos. El problema empieza cuando se genera una dependencia porque en el caso de la inteligencia artificial (IA) puede perjudicar la formación médica. A continuación te compartimos algunos ejemplos de lo que podría pasar o, incluso, en algunos casos ya es una realidad.
En ocasiones anteriores te hemos compartido las ventajas que ofrecen las nuevas herramientas tecnológicas en la formación de los futuros médicos. Desde simuladores en 3-D hasta simplemente anotar la información en una tablet para evitar el papel.
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¿De qué forma la IA puede afectar la formación médica?
Por otra parte, nada es perfecto y especialmente la IA puede ser contraproducente para la formación médica. De ninguna manera significa que sea completamente mala y nuestra intención no es causar temor. Aunque lo cierto es que su dependencia y uso excesivo sí puede ser perjudicial.
Formación de sesgos algorítmicos
- Los modelos de IA se entrenan con datos históricos. Si estos datos reflejan sesgos inherentes en el sistema de salud (por ejemplo, diagnósticos o tratamientos aplicados de manera diferente a minorías raciales, géneros o grupos socioeconómicos), la IA perpetuará y podría incluso amplificar estos sesgos.
- Si los estudiantes se forman con herramientas sesgadas, pueden no reconocer ni abordar las desigualdades en la salud, perpetuando involuntariamente estas disparidades en su práctica futura. Es crucial que la formación médica incluya la alfabetización en sesgos algorítmicos.
Dependencia total de la tecnología
- Uno de los mayores riesgos es que los estudiantes se vuelvan excesivamente dependientes de las herramientas de IA para diagnósticos y planes de tratamiento, lo que perjudica la formación médica. En lugar de desarrollar su propio razonamiento clínico, pueden comenzar a ver la IA como una “caja negra” que proporciona respuestas sin entender el proceso subyacente.
- Esto podría llevar a una atrofia del juicio clínico, haciendo que los futuros médicos sean menos capaces de resolver problemas complejos de forma independiente, especialmente en situaciones donde la IA no es accesible o es inexacta.
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Exceso de confianza
- Una sobreconfianza en las capacidades de la IA podría llevar a que los médicos ignoren su propia intuición o pasen por alto información clínica importante si contradice las sugerencias del algoritmo.
- Además, la dependencia tecnológica crea una vulnerabilidad: si los sistemas de IA fallan, los médicos podrían no estar preparados para tomar decisiones sin apoyo tecnológico. Esto subraya la necesidad de que la formación médica siga enfatizando el conocimiento fundamental y la capacidad de operar de forma independiente de la tecnología.
Reducción de la empatía y la interacción humana
- La IA puede simular la interacción con pacientes virtuales para practicar diagnósticos y habilidades de comunicación. Aunque es útil, esta práctica no puede replicar completamente las complejidades de la interacción humana.
- El uso excesivo de estas herramientas podría reducir las oportunidades de los estudiantes para desarrollar habilidades de empatía, escucha activa y comunicación no verbal, todas ellas cruciales para construir una relación de confianza con los pacientes.
- Esto podría resultar en médicos que, aunque técnicamente competentes, carezcan de la inteligencia emocional necesaria para la atención centrada en el paciente.
