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Updated: Jan 17, 2026
09:52
Setting Up a Stroke Team Algorithm and Conducting Simulation-based Training in the Emergency Department - A Practical Guide
Published on: January 15, 2017
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Capacitación en toma de decisiones compartida asistida por inteligencia artificial para estudiantes de medicina en
Young-Min Kim1, Young-Mee Lee2, Do-Hwan Kim3
1Professor, Department of Emergency Medicine, and adjunct professor, Department of Medical Education, The Catholic University of Korea College of Medicine, Seoul, South Korea.
Resumen
Este estudio capacitó a estudiantes de medicina en la toma de decisiones compartida (TDC) asistida por inteligencia artificial (IA). El curso basado en simulación mejoró la confianza y la comprensión de los estudiantes en el uso de herramientas de IA para la comunicación con el paciente y el diagnóstico.
Área de la Ciencia:
- Educación Médica; Inteligencia Artificial en la Atención Médica; Soporte de Decisión Clínica
Sus antecedentes:
- La práctica clínica utiliza cada vez más la inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico, sin embargo, la educación médica carece de capacitación sobre la integración de los conocimientos de la IA en el diagnóstico y la toma de decisiones compartida (TDC).; El uso eficaz de la información generada por la IA requiere una capacitación específica para que los médicos naveguen por las ayudas diagnósticas y la comunicación con el paciente.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar y pilotar un curso basado en simulación para capacitar a estudiantes de medicina de último año en TDC asistida por IA.; Evaluar el impacto del curso en la comprensión y confianza de los estudiantes en la utilización de herramientas de IA dentro del proceso de TDC.
Principales métodos:
- Se llevó a cabo un curso basado en simulación que combinaba aprendizaje previo en línea y simulaciones presenciales con estudiantes de medicina de último año.; Los participantes utilizaron herramientas de IA clínicamente aprobadas (Lunit INSIGHT CXR, MMG) en encuentros simulados con pacientes centrados en hallazgos incidentales y TDC.; El curso incluyó retroalimentación simulada de pacientes y sesiones informativas dirigidas por expertos para 27 estudiantes de 3 facultades de medicina.
Principales resultados:
- Se observaron mejoras significativas en la comprensión y confianza de los participantes tanto en la TDC como en la TDC asistida por IA (P < .001).; Los estudiantes informaron que las herramientas de IA facilitaron la TDC y la comunicación con el paciente, particularmente a través de resultados visuales para el apoyo al diagnóstico.; Las limitaciones identificadas incluyeron lagunas en el conocimiento de los estudiantes y problemas de explicabilidad de la IA, con sugerencias para la integración curricular.
Conclusiones:
- El curso desarrollado mejoró eficazmente las habilidades de los estudiantes de medicina en la TDC asistida por IA.; Se recomienda la integración de dicha capacitación en los planes de estudio formales para preparar mejor a los futuros médicos para la práctica clínica asistida por IA.; Los esfuerzos futuros deben centrarse en incorporar esta capacitación en programas de pregrado o de transición para el aprendizaje experiencial.
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