Asclepio AI 2025: claves para entender cómo la inteligencia artificial transformará la educación médica y la práctica clínica

-¿Cómo imagina que la inteligencia artificial mejorará la forma en que formamos y capacitamos a los futuros profesionales de la salud?

-David Game: Creo que hay varias maneras en que esto puede ayudar a los futuros clínicos, es decir, a los estudiantes de hoy. Al pensar en la enseñanza y el aprendizaje, y en la necesidad de que los estudiantes interactúen con un compañero informado y experto en su proceso de aprendizaje, una de las dificultades que vemos constantemente es la disponibilidad y el tiempo de los profesores para dedicar atención reflexiva a los estudiantes. Nuestras investigaciones hasta ahora nos han mostrado que, ciertamente, en parte de este proceso —como el cuestionamiento socrático entre un compañero informado y un estudiante— la IA generativa puede hacer un muy buen trabajo guiando a los estudiantes. No les da la respuesta, sino que los guía a través del proceso intelectual para dominar un tema. Vemos esto como un área fantástica donde los estudiantes podrán interactuar en cualquier momento, día o noche, con un compañero experto que entienda su nivel, que conozca los objetivos de aprendizaje de la escuela a la que asisten y que, en lugar de simplemente darles la respuesta, los impulse hacia la respuesta correcta. Por tanto, vemos esto como un área realmente importante donde nuestra IA generativa puede mejorar el proceso de aprendizaje al aumentar ese contacto, que actualmente es muy difícil de gestionar tanto para estudiantes como para profesores.

Además, la IA será una herramienta crítica que los clínicos del mañana usarán como parte de su práctica médica. Por ejemplo, en el punto de atención, la IA puede ser un socio en el diagnóstico y tratamiento. Usando herramientas de IA en el punto de atención para explorar diferentes opciones diagnósticas y tratamientos, los clínicos pueden abordar la complejidad de pacientes con múltiples condiciones concurrentes y tratamientos superpuestos. Esta complejidad requiere un entendimiento simultáneo de múltiples aspectos que pueden no estar dentro del área de especialidad específica de un clínico.

Por lo tanto, vemos dos grandes oportunidades: una es la idea del guía socrático esa figura de clínico informado o miembro del profesorado en el bolsillo, por así decirlo, a quien puedas preguntar siempre que tengas una duda, entrenado y estructurado para no simplemente dar respuestas a los estudiantes. La otra oportunidad emocionante es el uso de la IA como herramienta en el punto de atención para los clínicos en ejercicio.

-¿Cuáles son los mayores desafío y oportunidades, cuando se trata de escalar el conocimiento médico impulsado por la IA, en los sistemas de salud?

-David Game: Esta es una pregunta fantástica porque, en mi opinión, estamos al comienzo del comienzo de cómo vamos a usar la IA. La forma en que usamos la IA hoy en situaciones médicas será muy diferente a cómo la usaremos dentro de cinco años. Encontramos casos de uso y oportunidades que no sabíamos que existían y que realmente no habíamos considerado cómo utilizar ese poder y conocimiento para resolver problemas.

Vemos varios desafíos en el escalado de la IA, desde lo que yo llamaría una implementación piloto con un puñado de clínicos o estudiantes, hasta una implementación a nivel estatal, nacional o municipal. Identifico dos áreas clave de desafío. El primero es la alucinación. La alucinación probablemente seguirá siendo parte de las soluciones de IA, al menos en el futuro cercano, ya que es algo inherente a la IA. Podemos hacer mucho para mitigarla, pero sigue siendo un aspecto de esta tecnología y cuanto más complejo sea el diagnóstico, más difícil es detectar la alucinación. Las alucinaciones básicas, como la absurda pregunta “¿Deberías usar pegamento para pegar el queso en la pizza?”, son fáciles de detectar. Sin embargo, las alucinaciones más complejas, donde las preguntas y los contextos son sofisticados, serán mucho más difíciles de identificar, y eso será un reto.

La segunda dificultad, que siento especialmente en la educación, pero también en el trabajo clínico, es la falta de repetibilidad. Cada vez que haces una pregunta a la IA, existe la posibilidad de que recibas una respuesta diferente. De hecho, hay una alta probabilidad, y creo que en algunas situaciones esto puede ser muy difícil de gestionar.

“Las oportunidades son, en mi opinión, inconmensurables, en parte porque, como dije, estamos al comienzo del comienzo. Así que espero con interés descubrir cómo usaremos la IA de manera constructiva en los próximos tres, cuatro o cinco años, y estoy seguro de que habrá muchos ejemplos excelentes”.

-¿Cómo puede Elsevier apoyar a instituciones como AsclepioAI que buscan conectar la investigación, la práctica clínica y la innovación ética?

-David Game: Para repetir lo que ya he dicho, cualquiera que piense que tiene la respuesta definitiva a estas preguntas, sin duda se está engañando a sí mismo, porque hay muchas formas de entender cómo funciona la IA y muchas oportunidades para colaborar y poner a prueba esas ideas. Creo que es especialmente importante, como mencionaste, pensar en la innovación ética. Las oportunidades de avanzar en áreas que son éticamente grises son de muy alto riesgo. Mientras todos avanzan a gran velocidad, en Elsevier estamos especialmente comprometidos con avanzar de manera responsable. Contamos con nuestros propios principios de IA responsable, diseñados primero para crear transparencia y también para asegurar la alineación ética. Podría avanzar más rápido, pero siguiendo estos principios estamos en una posición donde intentamos salvaguardar la confianza, proteger los datos que usamos, hacer nuestro trabajo transparente y ser capaces de explicar lo que hacemos. Por eso, veo que la colaboración entre nosotros y organizaciones como la vuestra es increíblemente importante. Esta tecnología es muy poderosa, pero requiere múltiples perspectivas para asegurarnos de que avancemos en la dirección correcta.

-Si pudiera compartir una idea clave con la próxima generación de profesionales médicos que se adentran en la era de la IA, ¿cuál sería?

-David Game: Creo que la idea más importante aquí es que los grandes médicos, en todo el mundo, tienen compasión, empatía y se relacionan con sus pacientes como individuos holísticos. Aunque la IA brindará oportunidades para mejorar ciertas habilidades médicas, al final esos valores fundamentales son los que hacen a un gran médico. Así que creo que la idea crucial para mí es que la IA será una herramienta poderosa que queramos usar siempre que pueda producir mejores resultados, pero al final, la relación entre el paciente y el médico es la esencia de la buena medicina. Si uno piensa en su propio tratamiento o en el tratamiento de sus seres queridos, quiere saber que está siendo atendido por una persona compasiva, empática y ética, que lo ve no solo como un conjunto de condiciones, sino como una persona con sentimientos sobre su propia vida y demás. Por lo tanto, la IA es importante, pero todas esas cualidades que han hecho grandes a los médicos durante cientos de años, creo que seguirán siendo constantes.

Accede a la entrevista original en la página del Congreso:

Interview | David Game SVP Global Product for Medical Education, Elsevier, Special guest of Asclepio AI - 2025 | Milan - AsclepioAI se abre en una nueva pestaña/ventana