DESARROLLO DOCENTE EN SIMULACIÓN CLÍNICA ASISTIDA POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UNA REVISIÓN SISTEMATIZADA
Introducción: La simulación clínica es una metodología fundamental en educación médica que permite el entrenamiento seguro de habilidades. La irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa plantea interrogantes sobre la capacidad de los docentes médicos para crear sus propios contenidos formativos sin formación en programación. Objetivo: Evaluar la evidencia disponible sobre el uso de herramientas de IA por parte de docentes de ciencias de la salud para desarrollar programas de entrenamiento basados en simulación. Metodología: Revisión sistematizada con búsqueda en PubMed, Scopus y SciELO (2021-2026). Se aplicó el marco PICO y criterios PRISMA. Se incluyeron estudios que evaluaban el uso de IA para creación de contenidos educativos por docentes de salud. Resultados: Se incluyeron 12 estudios que cumplieron los criterios. Los estudios revisados sugieren que los modelos de lenguaje pueden generar escenarios clínicos en tiempos reducidos y con niveles de precisión que, en algunos contextos específicos, han sido reportados como altos, aunque continúan requiriendo validación por expertos (Gao et al., 2025). Los docentes pueden utilizar estas herramientas sin conocimientos de programación, aunque se requiere revisión experta para garantizar la calidad (Ghaffari et al., 2025). Las principales barreras identificadas son la falta de alfabetización en IA y la infraestructura tecnológica. Conclusiones: La IA ofrece oportunidades para que los docentes médicos desarrollen programas de simulación, democratizando el acceso a tecnologías avanzadas. Se requieren programas de formación docente en competencias digitales y alfabetización en IA.
DESARROLLO DOCENTE EN SIMULACIÓN CLÍNICA ASISTIDA POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UNA REVISIÓN SISTEMATIZADA
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DOI: 10.37572/EdArt_30092626018
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Palavras-chave: Educación médica; simulación clínica; inteligencia artificial; desarrollo docente; modelos de lenguaje.
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Keywords: Medical education; clinical simulation; artificial intelligence; teacher development; language models.
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Abstract:
Introduction: Clinical simulation is a fundamental methodology in medical education enabling safe skills training. The emergence of generative artificial intelligence (AI) raises questions about medical teachers' ability to create their own educational content without programming training. Objective: To evaluate available evidence on the use of AI tools by health sciences teachers to develop simulation-based training programs. Methodology: Systematized review with searches in PubMed, Scopus, and SciELO (2021-2026). The PICO framework and PRISMA criteria were applied. Studies evaluating AI use for educational content creation by health teachers were included. Results: Twelve studies meeting criteria were included. Evidence shows that LLMs (ChatGPT, Gemini) can generate clinical scenarios in under 5 seconds, with 98.1% clinical accuracy in evaluated cases (Gao et al., 2025). Teachers can use these tools without programming knowledge, though expert review is required to ensure quality (Ghaffari et al., 2025). Main barriers identified are lack of AI literacy and technological infrastructure. Conclusions: AI offers opportunities for medical teachers to develop simulation programs, democratizing access to advanced technologies. Teacher training programs in digital competencies and AI literacy are required.
- Margarita Rojas Aguilera
- Christian Javier Vázquez Reyes
- Silvia Elena Enríquez Cruz