Dania N. Lima Sánchez; Fabián Fernández Saldívar; Jorge A. Camacho Morales; Alejandro Alayola Sansores
El artículo analiza la integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación médica, centrándose en la experiencia de estudiantes de medicina que participaron en una actividad académica utilizando sistemas de apoyo al diagnóstico. La práctica se llevó a cabo en dos partes: una en línea, donde los estudiantes interactuaron con el sistema ENDIBA para identificar diagnósticos clínicos, y una segunda parte presencial, donde reflexionaron sobre su proceso diagnóstico y realizaron un análisis FODA (Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas) de la tecnología utilizada.
El estudio incluyó a 1,744 respuestas de estudiantes que completaron el cuestionario en línea, con un promedio de calificación de 9.58. Se observó una correlación negativa significativa entre el número de intentos y la calificación obtenida, lo que sugiere que los estudiantes que requirieron más intentos tendieron a obtener peores resultados. Además, se realizó una prueba que mostró diferencias significativas entre los estudiantes que realizaron uno y dos intentos.
En la evaluación cualitativa, se analizó el discurso de 861 estudiantes mediante ChatGPT v4, identificando los aspectos más relevantes del análisis FODA. Las fortalezas destacadas incluyen el acceso rápido a información y la mejora en la precisión diagnóstica. Sin embargo, entre las debilidades se señalaron la curva de aprendizaje y la dependencia tecnológica. Los hallazgos subrayan la importancia de evaluar estas tecnologías para integrarlas de manera efectiva en la educación médica.
Leer
