Un avance con múltiples matices

La inteligencia artificial (IA) está en el centro del debate global. Sus avances pueden parecer sacados de la ciencia ficción o, en algunos casos, generar preocupaciones sobre su impacto en la sociedad. Sin embargo, su aplicación en el mundo real es más matizada.

En el University Health Network en Toronto, donde el Dr. Brian es director médico, la IA ha sido utilizada en la planificación del tratamiento de radiación para el cáncer durante más de una década. Gracias a esta tecnología, el tiempo necesario para planificar la radioterapia se ha reducido de horas a minutos, permitiendo a los médicos enfocarse en el cuidado de los pacientes en lugar de en tareas administrativas.

Además, la IA ha optimizado el trabajo de oncólogos, terapeutas de radiación y físicos médicos, sin provocar una disrupción drástica en su práctica profesional. Mediante mecanismos de control de calidad y monitoreo, su uso ha sido seguro y ha mejorado la capacidad de tratamiento para los pacientes.

Cada vez más aplicaciones de IA están siendo implementadas en los hospitales, incluyendo en unidades de cuidados intensivos y cardiología avanzada. Recientemente, se ha integrado un sistema de alerta temprana que detecta signos vitales que podrían indicar un deterioro del paciente, permitiendo al equipo médico actuar con rapidez.

Sin embargo, la incorporación de la IA en la salud no es un proceso simple. Requiere nuevas habilidades y competencias, lo que ha llevado a la institución a designar un científico de IA en su equipo directivo. Además, la adopción clínica de esta tecnología plantea cuestiones éticas, legales y de seguridad que deben ser cuidadosamente gestionadas.

IA en la educación: Menos carga en la creación de exámenes y reducción del tiempo de evaluación

El impacto de la IA no se limita a la práctica clínica; su adopción en la educación médica también está transformando el sector. Un claro ejemplo es la capacidad de la IA generativa para aprobar exámenes de certificación médica, lo que ha despertado un gran interés en la comunidad académica.

El Royal College of Physicians and Surgeons of Canada creó un Grupo de Trabajo sobre Inteligencia Artificial en 2019, organizando paneles de investigación para analizar el futuro de la IA en la educación médica. En su discusión más reciente, un panel internacional abordó el papel de la IA en la evaluación de estudiantes, destacando avances, oportunidades y desafíos emergentes.

La IA ya está siendo utilizada en procesos de evaluación médica. Debido a que los exámenes son ricos en datos y administrados de forma digital, la IA ha sido implementada con éxito en áreas como la generación automatizada de ítems (AIG) y la evaluación adaptativa computarizada (CAT).

Estas innovaciones prometen reducir la carga de trabajo de los creadores de exámenes y acortar el tiempo de evaluación de los candidatos. Siempre que haya un control humano riguroso sobre los materiales generados por IA y los resultados de los exámenes sean monitoreados adecuadamente, la IA puede ser una herramienta valiosa y de bajo riesgo en la educación médica.

Más desafiante es el uso de procesamiento de lenguaje natural, que podría revolucionar la forma en que se evalúan los conocimientos médicos a través de pruebas escritas. Sin embargo, como señaló la profesora Shiphra Ginsburg, MD, FRCPC, PhD, MEd, en su reciente panel de discusión, el lenguaje contiene matices que los datos numéricos no pueden capturar por completo.

Si bien la IA ya se emplea para resumir reuniones y transcribir consultas médicas, su uso para evaluar notas clínicas, ensayos o cartas de recomendación aún requiere un estudio más profundo.

El auge del análisis del aprendizaje mediante IA

Gracias a la IA, el campo del análisis del aprendizaje ha experimentado un crecimiento significativo. El profesor Martin Pusic, MD, FRCPC, PhD, ha defendido durante años el uso de curvas de aprendizaje evolutivas y ahora vislumbra cómo la IA puede integrar, interpretar y comparar datos de múltiples fuentes para evaluar el progreso de los estudiantes de medicina en el tiempo.

Este enfoque podría mejorar los modelos de educación médica basada en competencias, demostrando cómo los alumnos avanzan en su desarrollo profesional en lugar de depender únicamente de evaluaciones finales de alto impacto.

Además, la IA está impulsando nuevas herramientas de aprendizaje. Aplicaciones móviles de aprendizaje asistido por IA han demostrado que la repetición espaciada mejora la retención de conocimientos. En la educación médica, este enfoque se vuelve esencial, ya que los estudiantes deben dominar nuevos lenguajes clínicos y aplicar conceptos científicos de manera repetitiva, similar a la gramática en los idiomas.

Los riesgos de la IA en la medicina y la educación

A pesar de los beneficios de la IA, los expertos advierten sobre sus posibles riesgos. Entre las principales preocupaciones destacan:

• Bases de datos sesgadas, que pueden perpetuar desigualdades en el acceso y calidad de la atención médica.
• Demasiada autonomía de los sistemas computacionales, lo que podría reducir la supervisión humana en decisiones médicas críticas.
• “Alucinaciones” de la IA, donde los modelos generan información falsa o errónea.
• Énfasis excesivo en la eficiencia, que podría deshumanizar la atención médica y afectar la relación médico-paciente.

El Dr. Geoffrey Hinton, premio Nobel y pionero en IA, ha enfatizado la necesidad de cautela en la implementación de esta tecnología, alertando sobre riesgos desconocidos que podrían surgir en el futuro.

Para el Dr. Brian, el mayor peligro radica en la creación de ambientes de atención médica excesivamente centrados en la recopilación de datos, donde médicos y estudiantes sientan que están bajo constante vigilancia.

Conclusión

La inteligencia artificial está redefiniendo la práctica médica y la educación en salud. Desde su uso en la planificación de tratamientos oncológicos hasta su integración en exámenes y aprendizaje basado en datos, la IA tiene el potencial de optimizar procesos y mejorar la eficiencia en múltiples ámbitos.

Sin embargo, el desafío radica en garantizar que su adopción sea segura, ética y centrada en las personas. La comunidad médica debe mantenerse vigilante, asegurando que los beneficios de la IA no comprometan la relación humana en la atención médica ni la calidad educativa.

El Royal College continuará liderando el debate sobre IA en la medicina y la educación, organizando futuras conferencias para analizar su impacto en ambos campos. El objetivo es claro: aprovechar el potencial de la IA sin perder de vista los valores fundamentales de la medicina y la enseñanza.

Fuentes

• University Health Network (2025). “Integración de la inteligencia artificial en la planificación del tratamiento del cáncer.”
• Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (2025). “El futuro de la IA en la educación médica.”
• The Lancet (2025). “Uso de inteligencia artificial en cuidados intensivos y cardiología.”
• Geoffrey Hinton (2025). “Riesgos emergentes de la inteligencia artificial en la salud.”
• Journal of Medical Education (2025). “La evolución del aprendizaje mediante IA en la educación médica.”