España estrena la subida de notas en Medicina a quien destape fallos de IA

Los estudiantes de Medicina cada vez recurren más a la Inteligencia Artificial (IA) en su día a día, y eso incluye consultarla para fines académicos. Pero estas herramientas, aunque pueden ser útiles, no siempre tienen la respuesta correcta, por lo que incentivar el pensamiento crítico de los futuros médicos pone las bases para que desarrollen mejor su trabajo en el futuro. Así lo ven en la Universidad de Málaga (UMA), donde el departamento de Medicina y Dermatología ha puesto en marcha una iniciativa docente que busca potenciar el razonamiento de los estudiantes con la IA como base. “Todos los estudiantes utilizan estas herramientas ‘sin ton ni son’. Por eso hay que intentar acompañarlos para que las utilicen sabiendo de primera mano cuáles son las fortalezas y las limitaciones”, explica a Redacción Médica Manuel Jiménez Navarro, catedrático de Medicina (Cardiología), director del departamento y jefe de grupo de CIBER CV.

“Hay estudiantes que le preguntan directamente a la IA sobre casos clínicos y algunos se pueden fiar”, argumenta el catedrático. Para él, el sentido de estudiar Medicina es “hacer una comprensión y una lectura crítica de las herramientas de Inteligencia Artificial, porque si no, no harían falta los médicos”. Uno de los problemas que han detectado desde el departamento es el llamado “sesgo de automatización”, es decir, la tendencia a aceptar sin cuestionamiento las recomendaciones generadas por sistemas automatizados: “Esto es muy importante, es la clave de una buena atención médica o de que los estudiantes puedan desarrollarse”, afirma Jiménez Navarro. Hace hincapié en que todos los pacientes son diferentes y que un diagnóstico concreto no es aplicable en general: “Si ‘hacemos café para todos’ probablemente hagamos pruebas que no sirven para nada, incluso que puedan perjudicar al paciente y que a otro no le hagamos las que hay que hacerle”, expone.

La cantidad de pruebas que manda la IA, uno de los errores comunes

Entre los errores más frecuentes que ha detectado el catedrático está la cantidad de pruebas complementarias que sugiere la IA, pero hay más: “El otro gran problema que tiene es que son herramientas muy categóricas y en la Medicina no hay nada categórico”, refiriéndose a que no sugiere que el facultativo mande un tratamiento para ver la evolución del paciente y descartar patologías.

Cuando se trata de evaluar, los alumnos que identifican un error de la IA van a tener más puntuación en la actividad docente realizada frente a uno que no lo haga. Jiménez Navarro recalca que, con su sistema de evaluación, se pretende favorecer el “razonamiento clínico”. “Lo que tenemos que formar son médicos que entiendan esta información críticamente y la orienten para tratar mejor a los pacientes. Que no haya esa automatización”. Añade que los estudiantes se quedan sorprendidos de la cantidad de veces que se equivoca la IA, pero aún así, el director del departamento de Medicina y Dermatología de la UMA, piensa que no hay que “poner puertas al campo”. “La IA está para quedarse, no se puede limitar el uso. Lo que hay que hacer es ajustarla para mejorar todo y acompañar a los alumnos para ver cuáles son las limitaciones que tiene”, señala.

Aunque de momento esta metodología docente ha empezado a usarse en la asignatura de ‘Enfermedades del Aparato Circulatorio y Respiratorio’, concretamente en la parte cardiovascular de la misma, el catedrático aspira a que esté presente en el resto de asignaturas del departamento que dirige: “Quiero hacerlo en Neumología, Endocrino, Digestivo, Urología, Nefrología… porque los estudiantes no tienen que creerse a pies juntillas lo que dice la IA”, destaca.