IA y Medicina: ¿qué necesita aprender un futuro médico?
La inteligencia artificial (IA) ya está modificando la manera en que se diagnostican enfermedades, se analizan imágenes médicas y se procesan grandes volúmenes de información clínica. Para los futuros médicos, el desafío no consiste solamente en aprender a utilizar nuevas herramientas, sino en comprender cómo funcionan, interpretar sus resultados y mantener el criterio clínico frente a sus recomendaciones.
“Hoy, el médico debe tener capacidad de análisis de datos, dominio de herramientas digitales, pensamiento crítico y una actitud constante de actualización. Las habilidades tradicionales ya no son suficientes”, sostiene Jimmy Venegas, decano académico de la Universidad Privada Franz Tamayo (Unifranz) sede Cochabamba, al analizar las nuevas competencias que demanda la transformación digital de la salud.
El especialista considera que la incorporación de estas tecnologías debe comenzar durante la formación profesional. “No podemos hablar de la formación médica disociada de la tecnología”, afirmó Venegas, al advertir que los estudiantes que hoy se preparan para ejercer encontrarán una realidad profesional diferente a la actual.
La discusión no es exclusiva de las aulas. Durante el IV Congreso Internacional en Salud: Innovación y Sostenibilidad, organizado por Unifranz, el experto en salud digital Mauricio Bonilla, CEO de Saluta, planteó que la transformación ya está ocurriendo. “No es que la inteligencia artificial esté para el futuro, es para ahora”, señalo.
¿Qué necesita saber un médico sobre inteligencia artificial?
El futuro médico no necesariamente tendrá que convertirse en programador, pero sí necesitará alfabetización en inteligencia artificial. Esto implica comprender conceptos básicos sobre datos, algoritmos, modelos predictivos, validación, sesgos y límites de las herramientas que utiliza.
Bonilla añade otra competencia: el pensamiento crítico. En su participación en el congreso de Unifranz sostuvo que el profesional debe ser capaz de analizar, cuestionar y validar la información que recibe de los sistemas tecnológicos. También consideró fundamental comprender aspectos relacionados con la transparencia y fiabilidad de la IA.
Esta necesidad adquiere mayor relevancia cuando un algoritmo participa en procesos sensibles como el diagnóstico. Una herramienta puede detectar patrones en miles de imágenes o historias clínicas en segundos, pero el resultado sigue necesitando interpretación y contexto.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) advierte precisamente que el desarrollo de IA para salud debe considerar cuestiones como seguridad, autonomía, transparencia, responsabilidad, equidad y protección de datos. La tecnología, por tanto, no puede separarse de la ética profesional.
¿La IA reemplazará al médico?
La evidencia y las experiencias actuales apuntan más hacia una transformación de las tareas médicas que hacia la desaparición del profesional.
Venegas resume esta relación señalando que “la inteligencia artificial no viene a reemplazar al médico. Viene a devolverle el tiempo”. Según el especialista, el valor de estas herramientas está en procesar información y apoyar al profesional para que pueda concentrarse en el juicio clínico, la escucha y la atención del paciente.
La discusión permite identificar una diferencia importante: saber utilizar IA no equivale a confiar ciegamente en ella. El médico deberá conocer sus capacidades, pero también reconocer cuándo una respuesta puede ser incompleta, sesgada o incorrecta.
¿Qué competencias tendrá el médico del futuro?
El nuevo perfil profesional combina conocimientos clínicos con competencias que antes podían considerarse complementarias: análisis de datos, manejo de herramientas digitales, pensamiento crítico, comunicación, ética y capacidad de actualización permanente.
También será importante aprender a trabajar con información científica y tecnológica en un entorno de cambio constante. La IA puede modificar rápidamente las herramientas disponibles, por lo que el aprendizaje no termina con la obtención del título.
Este escenario plantea una nueva relación entre tecnología y educación médica. Si los estudiantes solo reciben información sobre IA, pero nunca la utilizan para resolver problemas, difícilmente desarrollarán el criterio necesario para incorporarla de manera responsable a su práctica.
¿Cómo debería aprender un futuro médico?
La respuesta pasa por una formación cada vez más práctica. La simulación clínica, por ejemplo, permite que los estudiantes enfrenten situaciones semejantes a las que encontrarán posteriormente en hospitales, practiquen procedimientos y tomen decisiones en ambientes controlados.
La lógica es similar cuando se incorporan herramientas de inteligencia artificial: el estudiante debe analizar un problema, utilizar información disponible, contrastar resultados y justificar sus decisiones.
En este punto cobra relevancia el modelo de aprender haciendo, porque la transformación tecnológica no requiere únicamente nuevos contenidos, sino nuevas experiencias de aprendizaje. El estudiante necesita demostrar qué sabe hacer y cómo utiliza ese conocimiento para resolver situaciones concretas.
¿Cómo se está incorporando este cambio en la formación médica?
En Bolivia ya existen experiencias académicas que buscan responder a esta transformación. En Unifranz, la carrera de Medicina incorpora contenidos relacionados con salud digital, medicina basada en datos, inteligencia artificial, telemedicina e investigación biomédica. La nueva propuesta contempla además una mención en Investigación Biomédica y Salud Digital, vinculada con analítica de datos e innovación tecnológica.
La formación práctica se complementa con simuladores médicos y escenarios de entrenamiento que permiten desarrollar competencias antes del contacto con pacientes reales. Esta metodología forma parte de una propuesta educativa que busca que los estudiantes investiguen, experimenten, practiquen y resuelvan problemas desde etapas tempranas de su formación.
La apuesta responde a una transformación más amplia de la profesión. Como plantea la narrativa de evolución educativa de Unifranz, las carreras deben estar conectadas con las nuevas tecnologías, las necesidades profesionales y los problemas reales.
En Medicina, esa evolución significa que aprender anatomía, fisiología o farmacología seguirá siendo indispensable, pero ya no será suficiente. El médico que viene deberá saber interpretar datos, trabajar con inteligencia artificial, cuestionar sus resultados y, sobre todo, utilizar la tecnología sin perder de vista