ISSN 3006-0664

RNPS: 2491

CienCiMed. 2025;4: e190

Universidad de Ciencias Médicas de Ciego de Ávila

 

Editorial

 

 

La inteligencia artificial en la formación médica: ¿Complemento o riesgo existencial?

Artificial intelligence in medical training: complement or existential risk?

 

Juan Leonardo Pacios-Dorado1* https://orcid.org/0000-0003-1539-7904

 

1Universidad de Ciencias Médicas de La Habana. Facultad “Calixto García”. La Habana, Cuba.

 

*Autor para correspondencia: jlpd2018@nauta.cu

 

 

Recibido: 26/08/2025

Aceptado: 20/09/2025

 

 

Estimado(a) lector(a):

La irrupción de los modelos de inteligencia artificial generativa (IA) en el ámbito educativo no es una promesa, sino una realidad tangible. Especialmente en las ciencias de la salud, donde la densidad del conocimiento y la necesidad de una formación rigurosa se enfrentan con la limitación de horas del día, herramientas como los grandes modelos de lenguaje se presentan como un faro de eficiencia. Sin embargo, este destello de potencial viene acompañado de una sombra de incertidumbre. La comunidad educativa se encuentra ante una encrucijada crítica: ¿debemos abrazar la IA como el complemento definitivo para la formación médica o resistirla como un riesgo existencial para el desarrollo del criterio clínico?

Las oportunidades de esta tecnología son, sin duda, revolucionarias. Imagine un tutor de cabecera, disponible las 24 horas del día, capaz de generar casos clínicos infinitos y personalizados según el nivel de cada estudiante, de simplificar conceptos complejos de fisiopatología o de diseñar planes de estudio adaptativos.(1) La IA promete desmitificar la abrumadora carga de información, permitiendo a los estudiantes centrarse no en memorizar, sino en comprender, analizar y aplicar el conocimiento. Puede simular conversaciones con pacientes estandarizados de una complejidad nunca antes vista, preparando al alumno para la imprevisibilidad de la práctica real.(2) En el ámbito de la investigación estudiantil, su capacidad para analizar vastas cantidades de literatura científica y sugerir hipótesis, puede acelerar el ritmo de los descubrimientos.(3)

No obstante, este panorama idílico se nubla ante riesgos profundos que no podemos ignorar. El más significativo es el peligro de la alucinación: la capacidad de la IA de generar información que suena convincentemente veraz, pero que es completamente falsa.(4) Para un estudiante en formación, discernir entre una perla de sabiduría y una invención plausible puede ser una tarea ciclópea, lo cual alimenta la desinformación. Surge entonces la paradoja de la eficiencia: al delegar la síntesis y el análisis a un algoritmo, ¿estamos atrofiando el músculo mismo del pensamiento crítico, la deducción y la curiosidad intelectual que forja a un personal de la salud?(5)

La dependencia excesiva podría erosionar la base del razonamiento clínico y convertir al futuro profesional en un mero validador de outputs automatizados, en lugar de formarlo como un pensador independiente. Además, subyace una amenaza de deshumanización. La medicina es una disciplina que se nutre de la empatía, la comunicación no verbal y la conexión humana intangible. Si la IA intermediaria cada vez más en la relación entre el estudiante y el conocimiento, e incluso entre el médico y el paciente, ¿corremos el riesgo de desvirtuar la esencia misma de la profesión que juramos preservar?(6)

Por tanto, el debate no debe centrarse en una dicotomía simplista de adopción versus rechazo. La pregunta correcta no es si usar la IA, sino cómo hacerlo de manera sabia y ética. La solución reside en un cambio de paradigma educativo. La integración de la IA en los currículos de medicina debe venir acompañada de una nueva asignatura troncal: la alfabetización digital crítica.

Debemos enseñar a los estudiantes a interactuar con la IA como lo harían con un colega brillante, pero propenso a errores: valorando su contribución, pero verificando sistemáticamente sus fuentes y conclusiones contra la evidencia científica sólida.(7) Las evaluaciones deben evolucionar para medir la capacidad de juicio y verificación, no solo la retención de datos. El rol del docente se transformará de transmisor de conocimiento, a guía que enseña a navegar, criticar y contextualizar la información generada por las máquinas.(8)

En conclusión, la inteligencia artificial no es un sustituto existencial para la formación médica, es la herramienta más poderosa que hemos tenido para potenciarla. El riesgo existencial real no está en la tecnología en sí misma, sino en nuestra pasividad. El peligro consiste en adoptarla sin cautela, o en rechazarla por miedo.

El desafío que tenemos por delante es, en esencia, humano: cultivar la sabiduría para emplear esta herramienta de manera que amplifique, y no disminuya, nuestro juicio crítico, nuestra compasión y nuestro compromiso inquebrantable con la verdad científica. El futuro de la medicina no se escribirá solo con algoritmos, sino con la integridad intelectual de quienes lo sepan guiar.

 

 

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1.Carrasco JP, García E, Sánchez DA, Porter E, De La Puente L, Navarro J, et al. ¿Es capaz “ChatGPT” de aprobar el examen MIR de 2022? Implicaciones de la inteligencia artificial en la educación médica en España. Rev Esp Edu Med [Internet]. 2023 [citado 27 Ago 2025];4(1):56-69. Disponible en: https://revistas.um.es/edumed/article/view/556511/337361

2. Pacios-Dorado JL, Barroso-Fontanals ME, Ojeda-Pozo K. Inteligencia artificial y redacción científica: ¿avance o retroceso? Rev 16 de abril [Internet]. 2024 [citado 26 Ago 2025];63:e1845. Disponible en: https://rev16deabril.sld.cu/index.php/16_04/article/view/1845/957

3. Avello-Sáez D, Lucero-González N, Villagrán I. Desarrollo de una declaración de uso de inteligencia artificial con una perspectiva de integridad académica en Educación Médica y Ciencias De la Salud. Revista Médica Clínica Las Condes [Internet]. 2024 [citado 26 Ago 2025];35(5-6):412-20. Disponible en: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0716864024000671

4. Vega-Jiménez J, Borja-Gómez EE, Ramírez-Álvarez PJ. ChatGPT e inteligencia artificial: ¿obstáculo o ventaja para la educación médica superior? Educación Médica Superior [Internet]. 2023 [citado 26 Ago 2025];37(2):e3851 Disponible en: https://ems.sld.cu/index.php/ems/article/view/3851

5. Sánchez-Mendiola M. ChatGPT y educación médica: ¿estrella fugaz tecnológica o cambio disruptivo? Inv Ed Med [Internet]. 2023 [citado 26 Ago 2025];12(46):5-10. Disponible en: https://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem/article/download/1069/1399/

6. Aguirre-Flórez M, Gómez-González JF, Jiménez-Osorio LA, Moreno-Gómez M, Moreno-Gómez J, Rojas-Paguanquiza KL, et al. Uso de la inteligencia artificial en la educación médica: ¿herramienta o amenaza? Revisión de alcance. Inv Ed Med [Internet]. 2025 [citado 26 Ago 2025];14(53):90-106. Disponible en: https://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem/article/download/1676/1637/

7. Rivera Rivera T. La educación médica en tiempos de inteligencia artificial. Rev. Oncol. Ecu. [Internet]. 2024 [citado 26 Ago 2025];34(2):59-61. Disponible en: https://roe.solca.med.ec/index.php/johs/article/view/752/742

8. Jerez Yañez O, Kim J, Bonilla Mejia J, Montalvo F, Veas Romero M. Perspectivas Estudiantiles y Docentes sobre la IA en la Educación Sanitaria: Revisión Sistemática Exploratoria. Rev Esp Edu Med [Internet]. 2025 [citado 26 Ago 2025];6(2). Disponible en: https://revistas.um.es/edumed/article/view/633811/377431

 

 

                                               Conflictos de intereses

El autor declara que no existen conflictos de intereses.

 

Contribución de los autores

Juan Leonardo Pacios-Dorado: conceptualización, curación de datos, análisis formal, investigación, metodología, administración de proyecto, software, supervisión, validación, redacción del borrador original, revisión y edición.

 

Financiación

Universidad de Ciencias Médicas de La Habana. Facultad “Calixto García”. La Habana, Cuba.