Sin embargo, la inteligencia artificial en la educación médica también plantea desafíos importantes.
Uno de los principales riesgos es la posibilidad de dependencia excesiva de la tecnología, lo que podría
afectar el desarrollo del pensamiento crítico y la capacidad de análisis independiente.
Incluir extensivamente los sistemas de inteligencia artificial en la formación académica de los cedimos,
puede inducir un fenómeno de automatización cognitiva, donde la praxis diagnóstica y la elaboración
de juicios clínico se vea subordinada, provocando que la capacidad reflexiva crítica se vea afectada, en
consecuencia, de la adopción indiscriminada de este facilitador digital, como lo es la IA, exige una
vigilancia activa por parte de las instituciones educativas.
Asimismo, los algoritmos de inteligencia artificial pueden incorporar sesgos derivados de los datos
utilizados para su entrenamiento. Estos sesgos podrían influir en las recomendaciones clínicas
generada por los sistemas de IA y afecta el proceso educativo de los estudiantes, la susceptibilidad de
los sistemas operativos de AI, propagan sesgos latentes subrayando la importancia de implementar
una metodología crítica de validación algorítmica.
La inmersión reiterada a inferencias automatizadas potencialmente distorsionadas puede sembrar la
heurística mal adaptativa, erosionando la capacidad del estudiante para ejercer un razonamiento
clínico inductivo-sintético, en consecuencia, se vuelve imperativo agregar un proceso de alfabetización
computacional, que incluya la evaluación del origen de los datos, la transparencia de los modelos
predictivos.
Por esta razón, diversos expertos han señalado la necesidad de integrar enseñanzas de inteligencia
artificial dentro de los currículums médicos, no solo como herramienta tecnológica, sino también como
objeto de análisis crítico. La vulnerabilidad inherente a los sistemas de IA amplifica la necesidad de
evaluaciones epistemológicas rigurosas, orientadas a mitigar sesgos asociados a algoritmos que
puedan perpetuar errores clínicos futuros.
La formación de médicos con competencias en inteligencia artificial, no solo requiere el dominio
técnico de algoritmos y sistemas predictivos, sino también la capacidad de evaluar críticamente sus
limitaciones, sesgos latentes y alcances clínicos reales. Este enfoque asegura que los profesionales
puedan integrar la tecnológica de manera informada, preservando la centralidad del juicio propio.
Adjuntar la ética profesional reflexiva y epistemológica en el currículo permitirá anticipar dilemas
relacionados con la privacidad, la equidad, veracidad y responsabilidad. Los futuros médicos estarán
capacitados para ejercer su uso responsable y racional de la inteligencia artificial, dejando que la
innovación tecnológica fructifique sus estudios, sin reemplazar la práctica orgánica médica.
CONCLUSIÓN
La inteligencia artificial viene a revolucionar la Educación Médica, potenciando el aprendizaje clínico,
la reflexión repetitiva mediante simulaciones basado en datos y algoritmos, debe ser integrada bajo un
manto pedagógico riguroso, donde la tecnología sea un complemento y no sustituya la investigación
exhaustiva para obtener medicina basada en evidencia confiable y pensamiento crítico.
La inteligencia artificial representa una herramienta innovadora con potencial significativo para mejorar
los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación médica práctica.
Las evidencias actuales sugieren que estas tecnologías pueden facilitar el acceso al conocimiento
médico, mejorar el aprendizaje personalizado y fortalecer el desarrollo del razonamiento clínico
mediante simulaciones y retroalimentación automatizada.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 2198.
