Así lo advierten especialistas estadounidenses en un editorial publicado recientemente en
BMJ Evidence Based Medicine, que identifica una serie de riesgos potenciales en el uso de la inteligencia artificial (IA) generativa en la
educación médica al tiempo que ofrece diversas estrategias para tratar de minimizarlos.
Y es que, en solo tres años, la IA generativa ha pasado de ser una innovación experimental a una herramienta de uso habitual entre estudiantes y profesorado universitario. Sin embargo, una dependencia excesiva puede acarrear diferentes problemas entre los estudiantes de medicina y los médicos en formación.
Entre estos, los autores alertan de que trasladar la recopilación, análisis y síntesis de información a la IA supone una descarga cognitiva y una externalización del
razonamiento, lo que puede erosionar el pensamiento crítico. También advierten de un posible sesgo de automatización cuando, tras un uso prolongado, se desarrolla un exceso de confianza en los resultados de la IA.
Es importante evaluar habilidades esenciales de los estudiantes de medicina que excluyan a la IA
El trabajo apunta también al riesgo de que se produzca una pérdida de habilidades, algo relevante para los estudiantes y médicos recién graduados, que carecen de la experiencia necesaria para cuestionar las respuestas de la IA.
Los expertos proponen ajustar los planes de estudio y la formación ofrecida. Por ejemplo, dando por supuesto que todos los alumnos recurrirán a dicha tecnología, se pueden tener en cuenta los procesos en vez de solo los resultados finales a la hora de evaluar a los estudiantes. También consideran importante valorar habilidades esenciales que excluyan a la IA, como la exploración física del paciente y el criterio profesional, entre otras.
Otro aspecto a potenciar es la
formación sobre cómo se desarrollan y se testean los algoritmos de IA, y poder ser así conscientes de sus limitaciones. Así mismo, los especialistas consideran que reguladores y sociedades profesionales y educativas deben implicarse elaborando guías, y actualizándolas regularmente, sobre el impacto de la IA en la educación médica.
Referencia:
Hough J, Culley N, Erganian C, Alahdab F. Potential risks of GenAI on medical education.
BMJ Evid Based Med. 2025;30(6):406-408. Published 2025 Dec 1.
doi:10.1186/s12909-025-08188-2.
OAD-ES-AMG-0001
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