Introducción 

La inteligencia artificial (IA) abarca la capacidad de las máquinas para realizar tareas que, tradicionalmente, requieren inteligencia humana, entre las que podemos mencionar el aprendizaje, la adaptación y el análisis de datos. Dentro de la IA, el aprendizaje automático implica el análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones. Además, la IA generativa puede crear diversos tipos de contenido, como texto, imágenes y audio.

La integración de la IA en la educación en profesiones de la salud ha cobrado una importancia significativa en los últimos años, ya que permite mejorar la atención al paciente y la experiencia del usuario.

En este sentido, esta tecnología está realizando cambios en la atención médica en campos como la atención y la seguridad del paciente, el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, la administración de servicios sanitarios y la investigación. En 2019, la Academia Nacional de Medicina de los Estados Unidos enfatizó la necesidad de que todos los actores del sistema sanitario comprendan los conceptos básicos, el estado actual de la tecnología y las implicaciones futuras de la IA. Por este motivo, es responsabilidad de los educadores incorporar la capacitación en IA en la educación de profesionales de la salud e intentar complementar la educación del paciente. El objetivo de este artículo fue examinar cómo la tecnología de IA influirá en la atención al paciente y la educación sanitaria.

Definiciones

La IA se refiere a la capacidad de máquinas o software para realizar tareas que, normalmente, requieren inteligencia humana, como reconocimiento de patrones, análisis de datos y toma de decisiones.

La educación en profesiones de la salud se refiere a programas académicos avanzados diseñados para preparar a individuos para carreras en profesiones cuyo campo es el cuidado de la salud, como medicina, enfermería, odontología, farmacia, profesiones afines a la salud y otras. El proceso educativo consiste en cursos académicos extensos y pasantías bajo la supervisión de profesionales calificados, en entornos de atención al paciente como hospitales, clínicas y la comunidad.

La educación del paciente implica proporcionar orientación a los pacientes sobre formas de prevenir y abordar cuadros clínicos. Esta educación ocurre durante las interacciones entre el paciente y el profesional de la salud, y puede emplear recursos como materiales impresos y digitales, visitas médicas y cursos semiestructurados, entre otros.

Teorías de aprendizaje del adulto

Las teorías del aprendizaje adulto que se relacionan con la aplicación de la IA en la atención médica incluyen el aprendizaje experiencial, incorporado y transformacional, y la cognición situada, entre otras.

El aprendizaje incorporado reconoce que aprender a partir de la experiencia involucra los aspectos intelectuales, físicos y emocionales del individuo. Aplicado a la educación sanitaria, requiere aprender a partir de la experiencia de la enfermedad mediante el compromiso del individuo con el proceso, que esté atento y atribuya significado a la experiencia

Por otro lado, la teoría de la cognición situada indica que el aprendizaje adulto tiene lugar en comunidad, utilizando herramientas en un contexto particular dentro de una actividad específica. Esto implica un proceso compartido de percepción y acción, situaciones de aprendizaje auténticas, exposiciones múltiples a situaciones realistas, y conocimiento integrado en las acciones de individuos y grupos. Por lo tanto, "la cognición, el conocimiento y el aprendizaje tienen lugar como interacciones entre personas y su entorno". Tanto los pacientes como los proveedores de atención médica se benefician del aprendizaje en situaciones contextualizadas.

En la educación médica, el aprendizaje basado en problemas es una estrategia didáctica que requiere que los estudiantes consideren situaciones similares a las de la práctica clínica real.

Finalmente, la educación clínica involucra a estudiantes de profesiones de la salud a través de pasantías supervisadas en entornos auténticos, que incluyen clínicas, hospitales y centros médicos. Este enfoque educativo requiere que los estudiantes participen significativamente en acciones incorporadas en su práctica diaria, con el objetivo de desarrollar profesionales efectivos.

 IA en la formación de profesionales de la salud

Conforme la IA se va incorporando a la atención médica, es importante tener en cuenta el impacto en la educación de los profesionales de la salud y en aspectos del flujo de trabajo y la atención al paciente. Esta responsabilidad recae en los profesores y tutores de profesiones de la salud, y requiere proporcionar educación médica continua.

Para los educadores, la IA puede emplearse para identificar áreas que necesitan mejoras mediante el monitoreo del progreso de los estudiantes para resaltar áreas que necesitan desarrollo, y comparar grupos de aprendices entre sistemas o con comparativas de indicadores profesionales específicos.

Algunos autores sugieren que, a pesar de los inconvenientes y desafíos, la adopción de herramientas de IA resultará en una inteligencia aumentada de todo el sistema de atención médica y de las personas dentro de él. Los docentes que puedan aprovechar de manera efectiva la IA podrán alinear mejor el contenido con las necesidades de los aprendices, además de comprender la eficacia general del programa. La actualización de los sistemas educativos requerirá la incorporación de nuevas tecnologías, la reorganización del aula, el currículo y el desarrollo profesional.

IA en la educación del paciente

La educación del paciente ayuda a las personas a aprender sobre sus condiciones de salud y diagnósticos, a tomar decisiones informadas sobre el tratamiento y a practicar medidas preventivas. La IA puede desempeñar un papel significativo en esta tarea mediante la predicción, el tratamiento y el monitoreo del abordaje y la progresión de las enfermedades de las personas. Los pacientes informados tienen más probabilidades de adherirse a los regímenes de tratamiento y lograr mejores resultados de salud. Un papel importante de la IA en la atención médica es proporcionar información de salud y educación para el enfermo, que sea personalizada e interactiva.

Las funciones con las que la IA puede colaborar con la educación del paciente son, entre otras, la orientación personalizada, la asistencia virtual, el monitoreo y la guía remota, la educación en salud, el análisis predictivo y la traducción y adaptación de idiomas.

La IA también puede proporcionar a los pacientes información interactiva adaptada a sus condiciones específicas y necesidades médicas, al poder integrarse en plataformas de educación en salud digital que ofrecen una amplia gama de recursos, incluidos videos, artículos y módulos interactivos. Estos recursos también pueden estar vinculados a fuentes de información autorizadas que ofrezcan información basada en evidencia de manera comprensible.

Un ejemplo es la aplicación de la IA para la autogestión de la diabetes, piedra angular para lograr un buen control glucémico. Esta información puede adaptarse a los cambios en el cuadro de salud de un paciente como resultado del tratamiento. La IA generativa puede ser efectiva para entregar información al paciente y ayudar a las personas a comprender su diagnóstico y opciones de tratamiento, monitorear sus síntomas y adhesión, brindar retroalimentación y ánimo, y responder sus inquietudes.

Por otro lado, los dispositivos de monitoreo remoto habilitados por IA pueden rastrear las métricas de salud de una persona, como signos vitales, adhesión a medicamentos y hábitos de vida. Esto no solo puede proporcionar retroalimentación directa al individuo a través de plataformas en línea (por ejemplo, una persona con diabetes que usa un monitor continuo de glucosa puede recibir alertas que predicen una próxima baja en el azúcar en la sangre, o retroalimentación sobre las tendencias promedio en sus niveles de azúcar en la sangre), sino que también permite al proveedor de atención médica evaluar la gravedad de la condición de un paciente.

Además, la IA puede aconsejar a un individuo para tratar un cuadro clínico en casa o buscar servicios de emergencia. Por ejemplo, se desarrolló un agente conversacional utilizado durante el aislamiento pandémico en Australia, para evaluar los síntomas de COVID-19 de los pacientes mediante llamadas telefónicas diarias. El guion empleaba preguntas cerradas como: "¿tiene dificultad para respirar?", y las respuestas afirmativas de los pacientes podían señalar la necesidad de una derivación a médicos humanos. Esta práctica proporcionaba un control diario, mantenía a los pacientes de bajo riesgo en sus hogares y reservaba el tiempo de los clínicos para sujetos gravemente enfermos.

Los asistentes virtuales habilitados por IA pueden ayudar a los pacientes con tareas como recordarles tomar sus medicamentos, programar citas médicas y monitorear signos vitales. Además, pueden recopilar información de salud e informarla a los proveedores de atención médica, reduciendo así su carga de trabajo y mejorando los resultados para los pacientes.

Conclusión

A medida que la ciencia y la tecnología continúen su evolución, la IA estará presente en todos los aspectos de la vida actual, entre los cuales se encuentra la atención médica. Si bien los beneficios respaldan su creciente presencia en la atención médica, es importante que todas las partes interesadas, incluida la administración, los proveedores de atención médica y los pacientes, estén conscientes no solo de sus ventajas, sino también de sus limitaciones. La atención efectiva para los pacientes seguirá requiriendo interacción humana, y el objetivo final es permitir que la tecnología aumente y mejore estas relaciones.