actualmente la inteligencia artificial (IA) está siendo utilizada para la formación de profesionales en salud basados en la toma de decisiones y la ejecución de procedimientos quirúrgicos simulados. La IA se ha convertido en una herramienta prometedora en la educación en salud.

evaluar el impacto de la IA en la formación de estudiantes de instrumentación quirúrgica, con énfasis en conocimientos, actitudes y prácticas.

el estudio empleó un diseño cuasiexperimental con una población de 26 estudiantes. Se realizó un diagnóstico previo a la intervención para evaluar los conocimientos y actitudes iniciales. Luego, se aplicaron escenarios de simulación quirúrgica basados en IA como intervención y se midieron los resultados posteriores. Se analizaron los datos mediante estadísticas descriptivas y pruebas de correlación.

los resultados revelaron un aumento significativo en los conocimientos de los estudiantes, con un promedio del 78,9 %. Las actitudes hacia la IA mejoraron notablemente, con una puntuación promedio de 4 en una escala de 1 a 5. Además, las prácticas de los estudiantes experimentaron mejoras sustanciales, incluyendo una mayor coordinación en acciones quirúrgicas, una comunicación más efectiva y una toma de decisiones más precisa.

este estudio destaca que la IA es una herramienta valiosa para la formación de instrumentadores quirúrgicos y que mejora significativamente conocimientos, actitudes y prácticas. A pesar de las limitaciones, estos resultados respaldan el potencial de la IA en la educación en salud y su capacidad para mejorar la calidad de la atención médica. Se resalta la importancia de futuras investigaciones y colaboraciones interdisciplinarias para seguir avanzando en este campo.

En un mundo en constante evolución, la inteligencia artificial (IA) se ha alzado como una fuerza transformadora que redefine la forma en que se interactúa con la tecnología y aborda los desafíos de la sociedad 1,2. A medida que la IA se expande y se convierte en una parte integral de nuestra vida cotidiana, su impacto en diversas industrias es innegable. En particular, su influencia en el campo de la salud y la formación de profesionales ha sido profunda y prometedora 3,4.

La IA ha trascendido las fronteras de la ciencia ficción para convertirse en una realidad que influye en todos los aspectos de la vida. Desde asistentes virtuales que nos ayudan a administrar las tareas diarias hasta algoritmos que impulsan recomendaciones personalizadas en plataformas de transmisión de contenido, la IA se ha integrado de manera sorprendente en nuestro día a día. Este avance tecnológico ha llegado al campo clínico, en el que está revolucionando tanto la práctica clínica como la formación de los futuros profesionales de la salud 1,4,5.

El ámbito clínico, con su constante búsqueda de soluciones efectivas y diagnósticos precisos, ha encontrado en la IA una aliada invaluable. La IA puede analizar grandes conjuntos de datos médicos en tiempo récord, identificar patrones sutiles y proporcionar diagnósticos más precisos, todo ello mientras ayuda a los médicos en la toma de decisiones clínicas 6,7. Sin embargo, el alcance de la IA en el ámbito de la salud va más allá de la asistencia clínica. También está desempeñando un papel fundamental en la educación de futuros médicos y profesionales de la salud, al facilitar el camino para la creación de casos clínicos y simulaciones de aprendizaje más efectivas y realistas 8.

La aplicación de la IA en la generación de casos clínicos se destaca de manera especial en el ámbito quirúrgico y en el manejo de datos especializados en ciencias de la salud. En el campo quirúrgico, la IA permite la creación de casos clínicos altamente detallados que reproducen situaciones quirúrgicas reales, desde procedimientos rutinarios hasta intervenciones quirúrgicas de alta complejidad. Estos casos pueden incluir variables como la anatomía del paciente, las condiciones médicas preexistentes y las complicaciones potenciales, lo que proporciona a los estudiantes un entorno de aprendizaje que se asemeja de forma sorprendente a la realidad 9,10.

En cuanto a la administración de datos especializados en ciencias de la salud, la IA es esencial para analizar grandes conjuntos de datos clínicos y extraer información valiosa. La introducción de la IA en el ámbito quirúrgico ha revolucionado la formación de estudiantes de instrumentación quirúrgica, ofreciendo nuevas perspectivas en la toma de decisiones críticas en el quirófano. En un mundo en el que la precisión y la rapidez son esenciales en cada procedimiento médico, la IA se ha convertido en un aliado indispensable 11,12. Los escenarios quirúrgicos generados por la IA ofrecen a los estudiantes oportunidades para enfrentar situaciones desafiantes de y manera segura y controlada, lo que les permite desarrollar habilidades cruciales en la planificación de procedimientos, el diagnóstico preciso y la gestión de emergencias médicas 9,13.

Los casos clínicos generados por la IA pueden basarse en datos reales de pacientes, lo que ofrece a los estudiantes la oportunidad de trabajar con información actualizada y relevante. Además, la IA puede ayudar a identificar patrones y tendencias en datos médicos complejos, lo que es fundamental en la toma de decisiones clínicas y la investigación médica. Los casos clínicos basados en datos especializados permiten a los estudiantes desarrollar habilidades analíticas críticas y comprender mejor la importancia de la toma de decisiones basada en evidencia en la práctica clínica 14,15. Así, el objetivo principal de este estudio es realizar una evaluación del desempeño de los estudiantes del programa de Instrumentación Quirúrgica de Areandina Pereira, en procesos de simulación clínica, basados en casos generados por la IA. Esta investigación busca analizar cómo influye la utilización de casos clínicos generados por IA en la capacidad de los estudiantes para tomar decisiones efectivas en situaciones quirúrgicas simuladas.

Diseño del estudio: el diseño de este estudio cuasiexperimental se centró en evaluar el impacto de la IA en la formación de estudiantes de instrumentación quirúrgica. La población de estudio consistió en 26 estudiantes, a quienes se les realizó un diagnóstico inicial para evaluar sus conocimientos y actitudes previas a la intervención. La intervención consistió en la aplicación de escenarios de simulación quirúrgica basados en LA. Para abordar las hipótesis del estudio se formularon las siguientes variables independientes

Se realizaron mediciones en tres áreas clave para evaluar el impacto de la inteligencia artificial en la formación de instrumentación quirúrgica en el ámbito de la simulación:

Estos procesos se realizaron en tres etapas, que permitieron evaluar su impacto y que se detallan a continuación:

Para analizar los datos recopilados se utilizó el programa Jamovi, se calcularon promedios y desviaciones estándar para las puntuaciones de conocimientos y actitudes antes y después de la intervención. Se aplicaron pruebas estadísticas, como la prueba t de Student para datos emparejados o pruebas no paramétricas (dependiendo de la normalidad de los datos), para comparar las diferencias significativas en las puntuaciones de conocimientos y actitudes pre y posintervención. Se analizaron las observaciones de prácticas de los estudiantes para identificar cambios en su desempeño en la toma de decisiones y la ejecución de procedimientos quirúrgicos después de la intervención. Se consideraron significativos los resultados estadísticos con valores de p menores a 0,05, lo que indicaría un impacto significativo de la intervención de la IA en la formación de los estudiantes de instrumentación quirúrgica.

El estudio incluyó un total de 26 estudiantes inscritos en el Programa de Instrumentación Quirúrgica de Areandina Pereira, con 6 estudiantes de género masculino y 20 de género femenino.

Antes de la intervención con la IA se administraron pruebas de conocimientos y cuestionarios de actitudes a todos los estudiantes. En el diagnóstico inicial, los estudiantes tenían un promedio de conocimientos del 65,4% con una desviación estándar del 7,2%. Esto indica que, en promedio, los estudiantes respondieron correctamente al 65,4% de las preguntas relacionadas con la instrumentación quirúrgica y la toma de decisiones en entornos clínicos simulados. La desviación estándar de 7,2% indica una cierta variabilidad en los niveles de conocimientos iniciales entre los estudiantes.

En cuanto a las actitudes iniciales, los estudiantes tenían una puntuación promedio de 3,2 en una escala de 1 a 5, en la que 1 representaba una actitud negativa y 5 una actitud positiva hacia la IA en la formación quirúrgica. La desviación estándar de 0,6 sugiere que las actitudes iniciales variaban moderadamente entre los estudiantes, pero en promedio, los estudiantes tenían una actitud neutra a ligeramente positiva hacia la IA en su formación. Los resultados se resumen en la tabla 1.

Después de completar la intervención con la IA, se administraron nuevamente las pruebas de conocimientos y cuestionarios de actitudes a todos los estudiantes.

Los estudiantes mostraron un notable aumento en sus conocimientos en instrumentación quirúrgica y toma de decisiones en entornos clínicos simulados. El promedio de conocimientos aumentó al 78,9%, con una desviación estándar del 6,5 %. Esto indica que los estudiantes mejoraron significativamente sus conocimientos, lo que se tradujo en una mayor comprensión de los procedimientos quirúrgicos y la toma de decisiones en contextos clínicos simulados.

En cuanto a las actitudes posteriores a la intervención, los estudiantes también experimentaron un cambio positivo. La puntuación promedio en actitudes aumentó a 4,0 en una escala de 1 a 5, en la que 1 representaba una actitud negativa y 5 una actitud positiva hacia la IA en la formación quirúrgica. Esta mejora en las actitudes sugiere que los estudiantes desarrollaron una actitud más favorable y receptiva hacia el uso de la IA como herramienta de aprendizaje en el ámbito quirúrgico.

Después de completar la intervención con la IA y participar en escenarios de simulación quirúrgica basados en ella, se recolectaron datos más detallados sobre las prácticas de los estudiantes durante la ejecución de procedimientos quirúrgicos simulados. Entre las variables recolectadas se encuentran:

El análisis revela un aumento significativo en el conocimiento de los estudiantes después de la intervención con la IA. El promedio de conocimientos aumentó del 65,4 % al 78,9 % (p < 0,05).

Además, se observó un cambio positivo en las actitudes de los estudiantes hacia la IA en la formación quirúrgica. La puntuación media en actitudes aumentó de 3,2 a 4,0 (p < 0,05).

La investigación buscaba analizar cómo la utilización de casos clínicos generados por IA influye en la capacidad de los estudiantes para tomar decisiones efectivas en situaciones quirúrgicas simuladas. Estos resultados muestran que la intervención con la IA tuvo un impacto positivo y estadísticamente significativo en las prácticas de los estudiantes durante la ejecución de procedimientos quirúrgicos simulados. Hubo mejoras sustanciales en la coordinación de acciones quirúrgicas, la comunicación con el equipo médico simulado, la toma de decisiones en situaciones clínicas simuladas y la reducción de errores.

Los resultados de este estudio se alinean con investigaciones anteriores en el campo de la formación en salud que han explorado el potencial de la IA. El estudio de Gong et al. es particularmente relevante, ya que también evaluó la influencia de la IA en la formación de estudiantes de ciencias de la salud. Los hallazgos de Gong et al. respaldan la idea de que la IA puede mejorar significativamente el aprendizaje y las habilidades prácticas de los estudiantes. Nuestros resultados complementan este cuerpo de evidencia, enfocándose específicamente en estudiantes de instrumentación quirúrgica y destacando la efectividad de la IA en este contexto específico 13.

Además, los resultados de Pinto dos Santos et al. que examinaron la influencia de la IA en la toma de decisiones clínicas por parte de médicos residentes, arrojaron resultados similares a los observados en nuestro estudio. La IA demostró ser una herramienta valiosa para mejorar la precisión en la toma de decisiones clínicas. Esta similitud sugiere que la IA puede beneficiar a estudiantes y profesionales de la salud en diferentes niveles de formación, al mejorar su capacidad para tomar decisiones informadas y seguras 10.

Los resultados de nuestro estudio revelan un impacto positivo y multifacético de la IA en la formación de estudiantes de instrumentación quirúrgica. El aumento significativo en los conocimientos demuestra que la IA puede fortalecer la comprensión de conceptos cruciales relacionados con la instrumentación quirúrgica. Esto es particularmente relevante, ya que la formación en este campo requiere un profundo conocimiento de procedimientos quirúrgicos y la toma de decisiones asociadas 16,17.

El cambio positivo en las actitudes de los estudiantes hacia la IA como herramienta de formación subraya la importancia de la aceptación y la receptividad con la tecnología en el entorno educativo 18,19. Las actitudes favorables pueden fomentar una adopción más efectiva de la IA en la formación en salud y alentar a los estudiantes a aprovechar al máximo esta herramienta 20-22.

Quizás lo más destacado de nuestros resultados sea la mejora en las prácticas de los estudiantes durante la ejecución de procedimientos quirúrgicos simulados. La IA no solo aumentó la coordinación en acciones quirúrgicas y la toma de decisiones, sino que también redujo significativamente la frecuencia de errores. Estas mejoras son cruciales, ya que la precisión y la seguridad en la ejecución de procedimientos son elementos fundamentales en la formación de instrumentadores quirúrgicos 14,15,22.

Es esencial reconocer las limitaciones de nuestro estudio. La muestra relativamente pequeña de estudiantes puede limitar la generalización de los resultados a una población más amplia. Además, la duración del seguimiento posterior a la intervención fue limitada, lo que impide una evaluación completa de la retención de conocimientos y habilidades a largo plazo. Futuras investigaciones podrían abordar estas limitaciones y explorar la continuidad de los efectos observados.

Basado en los resultados y las limitaciones identificadas, se recomienda fomentar la realización de estudios a gran escala con muestras más representativas para confirmar los hallazgos y aumentar la validez externa de los resultados, explorar el desarrollo de soluciones de IA más personalizadas que se adapten a las necesidades y niveles de habilidad individuales de los estudiantes, realizar investigaciones a largo plazo para evaluar la duración de los efectos positivos de la IA en la formación y promover la colaboración interdisciplinaria entre educadores, profesionales de la salud y desarrolladores de IA para diseñar soluciones de formación efectivas y relevantes.

En el ámbito de la validez interna es esencial abordar algunas limitaciones inherentes a nuestro estudio cuasiexperimental. La falta de asignación aleatoria de los participantes a los grupos de intervención y control puede introducir sesgos potenciales, afectando la equivalencia inicial entre los grupos. Además, las diferencias individuales no controladas podrían influir en los resultados, lo que plantea desafíos para establecer relaciones causales sólidas. Respecto a los sesgos reconocidos en la literatura de estudios pseudoexperimentales, es crucial tener en cuenta algunos posibles de selección y de historia, en los que podrían influir eventos externos en los resultados. Además, el sesgo de regresión hacia la media podría afectar la interpretación de los cambios observados, y es fundamental abordar estas consideraciones al interpretar los resultados del estudio.

Así mismo, los resultados indican mejoras sustanciales en conocimientos, actitudes y prácticas, lo que respalda la utilidad de la IA en la preparación de futuros instrumentadores quirúrgicos. A pesar de las limitaciones, este estudio refuerza la idea de que la IA puede desempeñar un papel fundamental en la educación en salud, mejorando la toma de decisiones clínicas, las habilidades prácticas y la calidad de la atención médica en general.