La IA en el Grado de Medicina: "Sí, pero con razonamientos presenciales"

La presencia de la inteligencia artificial en el grado de Medicina es cada vez mayor, pero no solo dentro de asignaturas que ayudan a comprender su uso en el día a día de los profesionales sanitarios. Los propios estudiantes utilizan esta tecnología de manera "cada vez más frecuente" para resolver tareas dentro de la propia carrera. No obstante, decanos de Medicina reconocen a este diario que es "normal" que se use la IA como "aliada" para las tareas dentro del grado, aunque destierran la idea de que se emplee para copiar en pruebas y establecen que se deberían seguir unos razonamientos en persona a través de 'mini exámenes' orales o cuestiones 'cara a cara' con los profesores para aportar un 'plus' particular a los trabajos académicos, además de señalizar siempre el porcentaje de IA empleado en el trabajo.

Esta idea es la que plantea Antoni Trilla, decano de Medicina de la Universidad de Barcelona (UB), quien asegura que hay que "normalizar" la IA dentro del grado. "Nuestro trabajo consiste ahora en que la sepan utilizar y adquieran las habilidades para saber hasta qué punto se pueden fiar de la IA. Estamos intentando ver cómo resolver el uso de la IA por parte de los alumnos y creemos que tiene que haber un contraste. Para entendernos, si un estudiante entrega la resolución de un caso por escrito y es impecable, puede parecer que lo haya hecho con esta tecnología. Esto es algo que no me parece mal, pero debería haber un plus. Por ello, el alumno quizás podría contestar algunas preguntas en vivo y en directo, sin inteligencia artificial", resuelve el decano.

Las cuestiones extra versarían sobre los motivos principales que llevan a los alumnos a resolver los ejercicios de determinada manera, su valoración personal, y de este modo se puede ver "quién se ha limitado a utilizar la máquina" y "no tiene ni idea casi ni de lo que ha escrito" y quién lo ha entendido mejor y ha sabido llegar a las conclusiones por sí mismo. "La inteligencia artificial dentro del grado de Medicina no tiene por qué ser una enemiga, sino que tiene que ser una aliada, dentro de la carrera y en la práctica. Se tienen que explicar los pros y los contras, las limitaciones que hay detrás y cómo usarla. Pero, de todos modos, no creo que tengamos que convertir a los estudiantes de Medicina en ingenieros de inteligencia artificial, pero tienen que ser buenos usuarios", confiesa.

Por parte de la decana de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), Pilar López, la IA generativa que pueda utilizarse para hacer trabajos o buscar información de un tema por parte del estudiantado en las asignaturas, se está estudiando por parte de la facultad y están "haciendo un esfuerzo" para "adaptar las metodologías de evaluación a este contexto", y considera que debe documentarse en el proceso de evaluación.

"Por ejemplo, poniendo en los trabajos qué porcentaje se ha realizado con IA, documentar los prompts utilizados para preguntar a la IA, y cuánto tiempo se ha empleado en el proceso de revisión posterior y el porcentaje que ha cambiado teniendo en cuenta los conocimientos y pensamiento crítico aprendidos en la asignatura previamente. Es preciso enseñar a pensar en un mundo de IA generativa y a revisar todo lo que la IA les responda, sin asumir que siempre va a ser correcto. Todo ello debería ser ya parte de los anexos a los trabajos escritos, artículos o declaraciones éticas que entreguen los estudiantes y evaluado por el profesorado", describe.

"Fuentes de consulta en Medicina siempre las ha habido y siempre las va a haber; la IA es una más"

Aprender a usar la IA en Medicina clínica y gestión

Limitar la IA generativa en el  grado es "muy difícil" y "tampoco es recomendable", en la opinión de Pilar López, porque el estudiantado tiene acceso a las nuevas herramientas "y va a hacer uso de ellas", por lo que lo más importante es formarles "para que las usen bien" y para que más adelante, en sus desempeños profesionales, "sepan utilizarla tanto en el ámbito clínico como de gestión".

"Por ejemplo, es necesario que conozcan las normas de seguridad y privacidad de los datos a través de la generación de grandes cantidades de datos confidenciales de pacientes, que no deben suministrarse. También deberíamos formarles sobre los sesgos e imparcialidad en los datos de entrenamiento de las herramientas de IA que pueden conducir a un tratamiento desigual, diagnósticos erróneos o infradiagnósticos de ciertos grupos demográficos cuando solo se deja la toma de decisiones de grandes datos en manos de algoritmos. La necesaria revisión de imágenes médicas, algoritmos diagnósticos y de gestión por un humano, sigue siendo necesaria y debería complementarse con estos avances de la IA", indica la decana.

Pese a asegurar que "no va a sustituir a los humanos", López explica que es necesario conocer la IA a fondo y dentro del contexto actual de la Medicina. Que la IA sea una enemiga o una aliada "depende de la educación" y de las "necesarias transformaciones" que "se tienen que incorporar en los planes de estudios y en la formación de posgrado".

La IA como consulta en el grado de Medicina

Trilla asegura que durante toda la vida del grado de Medicina se han consultado fuentes para preparar trabajos. "Antes íbamos a la biblioteca y consultábamos las revistas, mientras que ahora las consultan electrónicamente. Tienen cantidad de fuentes de información que les pueden ayudar a resolver preguntas, casos, comentarios a casos clínicos, etc. Fuentes de consulta en Medicina siempre las ha habido y siempre las va a haber, la IA es una más", señala.

Esta "enorme ayuda" de la IA puede servir, si se enseña adecuadamente en el grado, para "descargar" a los médicos de la tarea burocrática: "Desde el punto de vista burocrático y administrativo, yo creo que puede aportar muchas cosas y liberar tiempo de los médicos para la atención a los pacientes. Los alumnos deben tener ciertos conocimientos de base de cómo funciona y entender las limitaciones que tiene y que probablemente irán evolucionando".

La IA está suponiendo una revolución en muchos campos de la Medicina y por ello, las asignaturas y las prácticas "se están actualizando" para transmitir los nuevos conocimientos que la IA supone como asistente al acto clínico y quirúrgico. "Imagen médica, reconstrucción de modelos 3D para entrenamiento quirúrgico, proyección de imágenes 3D en cirugía, uso de robots quirúrgicos, interpretación supervisada de imágenes, asistencia a intervenciones de radiología, electrofisiología.... También en simulación clínica, previa a la realización de las prácticas, se entrena al estudiantado con modelos de realidad virtual, maniquíes con software programado para dar feedback del acto clínico y simulación por pantallas con casos clínicos", describe la decana de la UAM.