El auge de la IA en la formación de profesionales sanitarios: cómo las simulaciones y la realidad virtual están cambiando el panorama

La inteligencia artificial y la realidad virtual han entrado en la educación médica de manera revolucionaria, ofreciendo soluciones sin precedentes. Este enfoque moderno se utiliza en instalaciones médicas de todo el mundo para mejorar la preparación y habilidades del personal médico, lo que se traduce en mejores resultados para los pacientes. La aplicación de estas tecnologías, como las simulaciones impulsadas por IA y la realidad virtual, coloca a los estudiantes de medicina en situaciones médicas reales.

Instituciones líderes como la Clínica Mayo y la Escuela de Medicina de Stanford ahora utilizan esta tecnología para proporcionar un entorno seguro pero real donde los estudiantes de medicina y los médicos pueden realizar cualquier procedimiento sin poner en riesgo la vida de un paciente.

Por ejemplo, la Clínica Mayo ha desarrollado perfiles de pacientes complicados con diversos antecedentes médicos, síntomas y posibles complicaciones. En este entorno, el estudiante se encuentra con un paciente virtual, hace un diagnóstico y decide el tratamiento. La retroalimentación inmediata sobre su desempeño les ayuda a mejorar sus habilidades clínicas y fortalecer su toma de decisiones en un entorno de presión.

El Centro de Aprendizaje Inmersivo y Basado en Simulación de Stanford practica incluso los procedimientos médicos más complicados e interacciones con pacientes en realidad virtual. Los estudiantes pueden ensayar desde exámenes rutinarios hasta cirugías de emergencia, adquiriendo experiencia de primera mano con una variedad de escenarios para prepararse mejor para la vida real.

 

Entrenamiento

El entrenamiento quirúrgico es una de las aplicaciones más importantes de la IA y VR en la educación médica. Plataformas establecidas como Osso VR y FundamentalVR ofrecen simulaciones quirúrgicas completas en las que los estudiantes pueden practicar los procedimientos más abstractos repetidamente. En tales plataformas, la tecnología de retroalimentación háptica ayuda a reproducir la sensación táctil de la cirugía, proporcionando una experiencia muy realista y atractiva.

Por ejemplo, hay simulaciones más finas para operaciones ortopédicas como reemplazos de rodilla y fusiones espinales. El concepto de realidad virtual proporciona un entorno seguro donde se pueden cometer errores y aprender de ellos.

Los estudios han demostrado que los cirujanos que han sido entrenados utilizando simulaciones de VR rinden mejor en la sala de operaciones. Los residentes quirúrgicos entrenados en simuladores de VR también eran más competentes y seguros que aquellos entrenados con métodos tradicionales. Esto demuestra la importancia de la VR para reducir los errores quirúrgicos y aumentar la seguridad del paciente.

Las emergencias simuladas, como el paro cardíaco y los accidentes masivos, sirven como un campo de entrenamiento y un lugar para practicar las habilidades de los legos en un entorno peligroso. Por otro lado, la IA impulsa los análisis que evalúan el rendimiento del estudiante para identificar áreas que necesitan mejorar y proporcionar entrenamiento avanzado personalizado para cerrar las brechas en el futuro.

La Facultad de Medicina Miller de la Universidad de Miami, por ejemplo, utilizó simulaciones de realidad virtual para entrenar a su personal médico en cómo manejar a un paciente con COVID-19 y el uso adecuado del equipo de protección individual. Este enfoque ayuda a garantizar que los médicos estén preparados para un número casi inimaginable de pacientes mientras se reduce el factor de exposición.

Otro ejemplo es la simulación impulsada por IA utilizada por la Universidad de Washington para entrenar a los equipos de respuesta a emergencias. Da a los participantes una conciencia de situaciones de alta tensión y la capacidad de reaccionar cuando la realidad les alcanza.

 

Desafíos

A pesar de los prometedores beneficios, la introducción de la IA y la VR en la educación médica podría ser más fluida. El inconveniente son los elevados costes, el software necesita de actualizaciones constantes y la curva de aprendizaje para comprender estas tecnologías avanzadas puede ser considerable. Esto también requerirá capacitación adicional para los entrenadores.

Pero a medida que la tecnología avanza, los costes deberían disminuir, lo que significa que la tecnología probablemente se volverá más generalizada. Además, la investigación y el desarrollo conducirán a simulaciones más avanzadas y realistas y a una experiencia de entrenamiento mejorada.