La formación de profesionales de la salud ante los desafíos de la enseñanza mediante inteligencia artificial
DOI:
https://doi.org/10.56200/mentor.v5i4.13305Palabras clave:
inteligencia artificial, educación médica, formación en salud, pedagogía universitaria, ética en IAResumen
La inteligencia artificial (IA) plantea desafíos pedagógicos de singular relevancia en la formación de profesionales de la salud. El objetivo de la investigación fue explorar las percepciones de docentes universitarios del área de la salud respecto a los desafíos y oportunidades de la IA en los procesos de enseñanza-aprendizaje en cuatro universidades ecuatorianas. El estudio fue cualitativo con diseño fenomenológico interpretativo. Se realizaron entrevistas semiestructuradas a 15 docentes de carreras afines de salud en universidades del Ecuador, durante febrero-abril 2026. El análisis se realizó mediante codificación temática con Atlas.ti 23. Emergieron cuatro categorías: (1) oportunidades de la IA en la enseñanza clínica; (2) tensiones éticas y epistemológicas; (3) brechas en la formación continua docente; y (4) propuestas de integración curricular. Los participantes reconocieron el potencial de la IA para personalizar el aprendizaje y apoyar el razonamiento diagnóstico, pero manifestaron preocupaciones sobre dependencia tecnológica y privacidad de datos clínicos. Se concluyó que la integración de la IA en la formación de profesionales de la salud requiere un enfoque pedagógico deliberado, fortalecimiento de competencias digitales docentes y marcos éticos institucionales específicos.
Descargas
Citas
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Char, D. S., Shah, N. H., & Magnus, D. (2018). Implementing Machine Learning in Health Care—Addressing Ethical Challenges. New England Journal of Medicine, 378(11), 981–983. https://doi.org/10.1056/NEJMp1714229
Cobo, C. (2020). Acepto las condiciones: Usos y abusos de las tecnologías digitales. Fundación Santillana.
Creswell, J., & Creswell, D. (2017). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications.
European Commission. Joint Research Centre. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Publications Office. https://doi.org/10.2760/159770
García Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J. (2023). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9–39. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716
Guba, E., & Lincoln, Y. (1989). Fourth generation evaluation. Sage Publications.
Haug, C. J., & Drazen, J. M. (2023). Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Medicine, 2023. New England Journal of Medicine, 388(13), 1201–1208. https://doi.org/10.1056/NEJMra2302038
Hawkins, R. E., Welcher, C. M., Holmboe, E. S., Kirk, L. M., Norcini, J. J., Simons, K. B., & Skochelak, S. E. (2015). Implementation of competency‐based medical education: Are we addressing the concerns and challenges? Medical Education, 49(11), 1086–1102. https://doi.org/10.1111/medu.12831
Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Shum, S. B., Santos, O. C., Rodrigo, M. T., Cukurova, M., Bittencourt, I. I., & Koedinger, K. R. (2022). Ethics of AI in Education: Towards a Community-Wide Framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 504–526. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1
Masters, K. (2019). Artificial intelligence in medical education. Medical Teacher, 41(9), 976–980. https://doi.org/10.1080/0142159X.2019.1595557
Meskó, B., & Görög, M. (2020). A short guide for medical professionals in the era of artificial intelligence. Npj Digital Medicine, 3(1), 126. https://doi.org/10.1038/s41746-020-00333-z
Organización Mundial de la Salud. (2023). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. WHO Press. https://www.who.int/publications/i/item/9789240084759
Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44–56. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7
UNESCO. (2023). Guía para el uso de inteligencia artificial generativa en la educación y la investigación. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
Wartman, S. A., & Combs, C. D. (2018). Medical Education Must Move From the Information Age to the Age of Artificial Intelligence. Academic Medicine, 93(8), 1107–1109. https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000002044
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Katherine Jazmín Gaibor Veloz , Diana Ivonne Castro Córdova , Belén Estefanía Albán Manzano , Judy Sayda Solórzano Sandoval , Osorio Gavilanes Alexandra Elizabeth
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
