Inteligencia Artificial General en la educación en salud: ¿estamos realmente preparados?

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29105/innoacad.v1i3.46

Palabras clave:

Inteligencia Artificial, Prevención, salud

Resumen

La reseña del artículo Preparing for Artificial General Intelligence (AGI) in Health Professions Education analiza el impacto potencial de la Inteligencia Artificial General (IAG) en la educación en ciencias de la salud. Exploran cómo la irrupción de la IAG en 2022 tomó por sorpresa a las instituciones educativas y argumentan que lo mismo podría ocurrir con la IAG si no se toman medidas de preparación adecuadas. Se describen características clave de IAG, como la multimodalidad, la adaptabilidad y la autonomía, y se examina cómo estas revolucionarán la enseñanza mediante tutores electrónicos personalizados, currículos adaptativos y automatización de tareas administrativas. Se destaca la posibilidad de mejorar la personalización del aprendizaje y redefinir el rol del docente, quien pasaría de ser transmisor de conocimientos a facilitador del pensamiento crítico y la toma de decisiones. La llegada de IAG exige planificación estratégica de las instituciones, fomentando su integración ética y efectiva para mejorar la formación de profesionales de la salud.

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Biografía del autor/a

Manuel Millán Hernández, Universidad Nacional Autónoma de México

Doctorante en Educación. Doctorante en Alta Dirección de Establecimientos de Salud. Maestro en Gestión Directiva en Salud. Médico Especialista en Medicina Familiar. Médico Cirujano.

Citas

Masters, K., Herrmann-Werner, A., Festl-Wietek, T., & Taylor, D. (2024). Preparing for Artificial General Intelligence (AGI) in Health Professions Education: AMEE Guide No. 172. Medical Teacher, 46(10), 1258–1271. https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2387802 DOI: https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2387802

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Publicado

2025-09-30

Cómo citar

Millán Hernández, M. (2025). Inteligencia Artificial General en la educación en salud: ¿estamos realmente preparados?. INNOVACADEMIA, 1(3), 68–70. https://doi.org/10.29105/innoacad.v1i3.46