La integración de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en los programas educativos de medicina, enfermería, odontología, farmacia y veterinaria avanza rápidamente en todo el mundo. Un reciente estudio liderado por la Facultad de Farmacia y Ciencias Farmacéuticas (FPPS) de la Universidad de Monash, publicado en Medical Education, ofrece una mirada crítica y analítica sobre este fenómeno, revelando tanto sus fortalezas como las brechas emergentes en la formación de los futuros profesionales de la salud.
Aplicaciones predominantes: personalización, práctica y autonomía en el aprendizaje
La revisión sistemática analizó 33 investigaciones revisadas por pares que documentan el uso de herramientas GenAI en contextos formales de educación sanitaria. Los hallazgos muestran que el 73 % de los estudios reportaron el uso de la IA en prácticas clínicas simuladas, seguidos por la investigación (70 %), la producción de contenidos (67 %) y la adquisición de conocimientos (55 %). En contraste, solo el 12 % de los artículos describieron experiencias educativas centradas en la discusión o la colaboración grupal.
Este sesgo hacia el aprendizaje autodirigido plantea interrogantes sobre el posible impacto en la formación de habilidades blandas y en el desarrollo del pensamiento crítico colectivo, fundamentales para la práctica clínica. “GenAI se utiliza principalmente para apoyar el aprendizaje personalizado y autodirigido, en lugar de promover la interacción grupal a través del debate y la colaboración”, explicó Thai Duong Pham, primer autor del estudio.
Interacción humana, la gran ausente
Uno de los hallazgos más preocupantes del estudio de la Universidad de Monash es la baja representación de elementos relacionados con la interacción humana en los entornos educativos potenciados por inteligencia artificial generativa. Solo el 12 % de los artículos analizados en la revisión sistemática mencionan explícitamente experiencias de aprendizaje centradas en la discusión o la colaboración entre pares, lo que pone de manifiesto una tendencia creciente hacia el aprendizaje individualizado y autodirigido.
En profesiones como medicina, enfermería, farmacia u odontología, donde las competencias blandas como la comunicación, la empatía, la toma de decisiones en equipo y el juicio clínico compartido son esenciales, esta ausencia representa una brecha crítica. La formación clínica tradicional se ha fundamentado históricamente en la interacción directa, tanto con docentes como con pacientes simulados o reales, permitiendo que los estudiantes desarrollen habilidades interpersonales en entornos controlados. La progresiva sustitución de estas experiencias por herramientas GenAI, si bien mejora la eficiencia y el acceso al conocimiento, podría debilitar las capacidades necesarias para establecer relaciones terapéuticas efectivas.
Además, el uso excesivo de asistentes de IA puede generar una dependencia cognitiva, donde los estudiantes eviten el análisis crítico en favor de respuestas inmediatas generadas por algoritmos. Esta situación es particularmente delicada en el contexto de la educación en salud, ya que compromete la capacidad de juicio clínico individual y colectivo, una de las competencias más valoradas en escenarios complejos como los cuidados intensivos, la atención de urgencias o las discusiones de casos en juntas médicas.
Los investigadores advierten que el diseño de herramientas educativas impulsadas por IA debe priorizar mecanismos que estimulen el diálogo entre estudiantes, simulen entornos colaborativos y mantengan espacios de reflexión conjunta. La tecnología debe ser un medio, no un sustituto de la interacción humana. De lo contrario, el sistema de formación corre el riesgo de crear profesionales técnicamente hábiles, pero emocional y comunicativamente inexpertos.
La IA como aliada en la formación clínica: el caso de ATLAS
Pese a las alertas sobre la disminución de la interacción social en el aprendizaje, la revisión sistemática también resalta modelos innovadores que combinan el potencial de la inteligencia artificial con la necesidad de desarrollar habilidades clínicas complejas en contextos realistas. Uno de los ejemplos más avanzados en este sentido es la plataforma ATLAS (Authentic Teaching and Learning via Adaptive Simulations), desarrollada en la Universidad de Monash bajo el liderazgo del Dr. Joel Moore, dentro de la Oficina del Vicerrector Adjunto de Experiencia Estudiantil.
ATLAS es una herramienta de simulación clínica adaptativa impulsada por inteligencia artificial, que permite a los estudiantes sumergirse en escenarios clínicos altamente personalizados, simulando consultas reales con pacientes virtuales. A diferencia de otras soluciones GenAI que priorizan el aprendizaje individual, esta plataforma busca replicar el entorno social del consultorio, promoviendo decisiones clínicas en tiempo real, retroalimentación inmediata, evaluación de riesgos y comunicación efectiva con el “paciente”.
En el área de educación farmacéutica, el uso de ATLAS ha mostrado resultados prometedores. Según la profesora Angelina Lim, subdirectora del curso de Farmacia de la FPPS y líder de la iniciativa, la herramienta ha sido integrada especialmente en los módulos de enfermedades infecciosas. “ATLAS ayuda a los estudiantes a practicar el uso responsable de antibióticos y a familiarizarse con escenarios como infecciones urinarias, de transmisión sexual y otitis, donde deben tomar decisiones terapéuticas y comunicarlas con claridad”, explicó.
Lo más relevante de este enfoque es que no solo entrena la capacidad de razonamiento clínico, sino también las competencias transversales como la comunicación clínica, la empatía, el manejo de conversaciones difíciles y la adaptabilidad al contexto del paciente. En un entorno de creciente automatización, estas habilidades adquieren aún más valor, especialmente en jurisdicciones como el estado de Victoria, donde los farmacéuticos ya pueden prescribir ciertos medicamentos, lo que exige una mayor preparación integral.
ATLAS también permite adaptar los casos clínicos a distintos niveles de complejidad, retroalimentar decisiones de forma automatizada y registrar el progreso del estudiante, ofreciendo así una solución equilibrada entre tecnología, pedagogía y humanismo. Se convierte, por tanto, en un modelo ejemplar para otros programas de formación en salud que buscan integrar la GenAI sin sacrificar la esencia interpersonal de la atención sanitaria.
La urgencia de un enfoque equilibrado e inclusivo
A pesar de sus ventajas, el uso de la GenAI en la educación sanitaria aún carece de una estrategia integradora que combine tecnología, habilidades técnicas y valores humanistas. La revisión subraya la necesidad de diseñar herramientas educativas que incluyan no solo módulos individuales, sino también contextos de aprendizaje colaborativo, con énfasis en el trabajo en equipo, la empatía y la adaptabilidad.
«Existe una necesidad urgente de nuevas herramientas que aprovechen la IA para abordar las deficiencias en la educación actual impulsada por ella», advierte la Dra. Lim. Esta afirmación cobra fuerza si se considera que el rol del profesional de la salud se define no solo por su dominio técnico, sino por su capacidad de interactuar, acompañar y tomar decisiones éticas en escenarios clínicos complejos.
Este estudio marca un punto de inflexión en la discusión sobre el papel de la inteligencia artificial en la educación en salud. Si bien las herramientas GenAI ofrecen un potencial extraordinario para personalizar y diversificar el aprendizaje, su implementación debe ir de la mano de una pedagogía que no descuide la dimensión humana del cuidado, clave para formar profesionales capaces, éticos y empáticos.
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