La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta habitual durante la formación médica, aunque su adopción avanza más rápido que la capacitación para utilizarla correctamente. Un estudio realizado en Estados Unidos encontró que el 71% de los residentes de medicina familiar utilizó alguna herramienta de IA para actividades profesionales durante el mes previo a la encuesta.
La investigación, que reunió información de más de 15,000 médicos en formación, también identificó una diferencia importante: entre quienes utilizaron estas tecnologías, apenas el 36% había recibido capacitación durante los seis meses anteriores. Esto plantea nuevos desafíos para la enseñanza clínica y la seguridad de los pacientes.
Cómo utilizan la inteligencia artificial los residentes médicos
Los resultados corresponden a una encuesta nacional realizada en octubre de 2025 y difundida en octubre de 2026. El estudio muestra que la inteligencia artificial ya participa en distintas actividades relacionadas con el aprendizaje y la atención médica.
Entre sus principales aplicaciones destacan:
- 40.7% utiliza IA para consultar información y referencias médicas.
- 31.9% recurre a estas herramientas como apoyo para tomar decisiones clínicas.
- 23.6% las emplea para aprender fuera de la atención directa a pacientes.
- 21.9% aprovecha sistemas que ayudan a documentar las consultas médicas.
Estas aplicaciones permiten buscar información, organizar registros y consultar referencias. Sin embargo, también exigen que los profesionales sepan evaluar la calidad de las respuestas.
Por ejemplo, aceptar una recomendación automatizada sin verificarla puede afectar el razonamiento clínico, una habilidad indispensable para identificar enfermedades y seleccionar tratamientos.
Además, una dependencia excesiva de estas herramientas podría debilitar conocimientos adquiridos o impedir que los estudiantes desarrollen determinadas competencias.
La capacitación médica debe avanzar junto con la IA
El principal desafío no consiste únicamente en incorporar nuevas tecnologías, sino en enseñar a utilizarlas con criterio.
Para ello, los programas de formación necesitan fortalecer la evaluación crítica de información científica y explicar las limitaciones de los sistemas automatizados.
La investigación, encabezada por Wendy Barr, de la Escuela de Medicina de Yale, destaca que el conocimiento médico crece constantemente. Por esta razón, los futuros especialistas deben aprender a distinguir qué información resulta adecuada para cada paciente.
Asimismo, los programas educativos necesitan determinar en qué momento conviene introducir estas herramientas y cómo evaluar su influencia sobre el aprendizaje.
Los investigadores continuarán examinando los resultados de encuestas de 2025 y 2026 para comprender mejor sus efectos.
En consecuencia, preparar a los residentes para trabajar con inteligencia artificial requiere combinar habilidades digitales, pensamiento crítico y razonamiento clínico. El objetivo es aprovechar sus beneficios sin sustituir el criterio profesional que sostiene una atención médica segura.
