Inteligencia artificial en la formación médica

dc.contributor.advisorBravo Pesántez, Claudio Esteban
dc.contributor.authorRamirez Mayon, Maria Emilia
dc.contributor.cedula0107478216
dc.coverageCuenca - Ecuador
dc.date.accessioned2024-02-07T18:57:04Z
dc.date.available2024-02-07T18:57:04Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionAntecedentes: el uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación médica tanto a nivel de pregrado como posgrado se ha ido incursionando durante los últimos años, volviéndose fundamental en varios ámbitos debido a su gran potencial para optimizar y reducir los tiempos de investigación, establecer nuevas vías de estudio, mejorar la prevención y detección temprana de enfermedades, aumentar la calidad de atención médica y por tanto la calidad de vida de los pacientes. Metodología: revisión bibliográfica, se incluyeron artículos científicos descriptivos, analíticos, experimentales, de revistas indexadas en idioma español e inglés de cuartil 1 a 4 en las bases de datos como: Pubmed, Sciencedirect, Scopus, Scielo, Springer, IEEE, se aplicaron palabras clave en inglés y español, además de buscadores booleanos. La información se recolectó en función a la Guía Prisma. Los datos fueron registrados en tablas personalizadas, se consolidaron los resultados en tablas personalizadas de acuerdo a los objetivos. Resultados: luego de la búsqueda se identificó un total de 351 artículos, sin embargo tras aplicar los criterios de elegibilidad únicamente quedaron 16, la mayoría de estudios consultados sustentan los múltiples beneficios al emplear la IA en la etapa de formación de médicos tanto a nivel de pregrado y posgrado, además de la gran variedad de tecnologías disponibles que aportan no solo de forma teórica sino práctica brindando a los estudiantes escenarios casi reales para poner en práctica sus conocimientos mejorando su proceso de enseñanza- aprendizaje. Conclusiones: mediante el uso de IA en la formación médica se puede obtener grandes beneficios al potenciar las habilidades de los estudiantes tanto a nivel teórico como práctico, sin embargo, deben ir bajo la supervisión de los docentes frente a posibles dudas o miedos; además de la actualización constante de ambas partes en base de información confiable de alta relevancia científica.
dc.description.abstractBackground: The integration of artificial intelligence (AI) in medical education, both at the undergraduate and graduate levels, has been gaining prominence in recent years, becoming essential in several areas due to its great potential to optimize and reduce research time, establish new lines of study, improve prevention and early detection of diseases, increase the quality of medical care and, therefore, the quality of life of patients. Methodology: A literature review was conducted. It included descriptive, analytical, and experimental scientific articles from journals indexed in Spanish and English from quartiles 1 to 4 in databases such as PubMed, ScienceDirect, Scopus, SciELO, Springer, and IEEE. English and Spanish keywords were applied, and Boolean operators were used. The information was collected following the PRISMA Guide. Data was recorded in customized tables, and the outcomes were consolidated in customized tables aligned with the objectives. Results: After the search, 351 articles were identified; however, after applying the eligibility criteria, only 16 were selected. Most of the studies consulted support the multiple benefits of incorporating AI in the training of doctors at both undergraduate and postgraduate levels, in addition to the wide variety of available technologies that contribute not only theoretically but practically to providing students with real-life scenarios to apply their knowledge into practice. This enhances their teaching-learning process. Conclusions: With the integration of AI in medical training, significant benefits can be obtained by enhancing students' skills both at a theoretical and practical level. However, teachers must provide supervision in case of potential doubts or concerns, in addition to the constant updating from both parties based on reliable information of high scientific relevance.
dc.description.uriTesis
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent50 páginas
dc.identifier.citationVANCUOVER: Ramirez M. Inteligencia artificial en la formación médica. Médico. Cuenca-Ecuador. Universidad Católica de Cuenca. 2024. [citado el DIA de MES de AÑO]. Disponible en: (dirección url en donde está el documento)
dc.identifier.other9BT2024-MTI007
dc.identifier.urihttps://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/16759
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Católica de Cuenca.es_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAtribución 4.0 Internacionales_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_ES
dc.sourceUniversidad Católica de Cuencaes_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - UCACUEes_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subjectFORMACIÓN MÉDICA
dc.subjectDOCENCIA MÉDICA
dc.subjectACTUALIZACIÓN
dc.subjectMETODO DE APRENDIZAJE
dc.titleInteligencia artificial en la formación médica
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/review
thesis.degree.disciplineMedicina
thesis.degree.grantorUniversidad Católica de Cuenca. Unidad Académica de Salud y Bienestar. Medicina
thesis.degree.levelTítulo Profesional
thesis.degree.nameMédico
thesis.degree.programPrescencial

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