La Organización Mundial de la Salud estima que en 2030 faltarán más de 11 millones de trabajadores de la salud en el mundo. Ante este panorama, Google investiga cómo la inteligencia artificial puede aliviar la presión en la formación de médicos y enfermeras al ofrecer métodos de aprendizaje más accesibles, dinámicos y personalizados.
A través de la familia de modelos LearnLM, afinada sobre Gemini, la compañía experimenta con tutores digitales capaces de adaptarse a distintos estilos de aprendizaje. Estas herramientas reciben evaluaciones de estudiantes de medicina y docentes clínicos, lo que permite refinar su capacidad para guiar en razonamiento diagnóstico, interpretación de información y toma de decisiones.
Del laboratorio a la práctica educativa
Los proyectos se han presentado en foros como CHI 2025, donde Google compartió resultados de talleres de codiseño, prototipos rápidos y pruebas con usuarios. La estrategia consiste en mantener un enfoque centrado en el estudiante, priorizando experiencias inmersivas y evaluaciones que midan competencias reales en lugar de memorizar contenidos. La idea es que la IA complemente el proceso formativo con simulaciones clínicas y retroalimentación inmediata.
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Nuevas plataformas de simulación
Además de Gemini, surgen propuestas como MedSimAI o MediTools, que permiten a los alumnos practicar con pacientes virtuales, acceder a literatura médica y recibir calificaciones estructuradas con base en escalas reconocidas.
Asimismo, estas tecnologías buscan consolidar un espacio de entrenamiento seguro y flexible que prepare mejor a los futuros profesionales para escenarios clínicos complejos.
El reto de la evidencia científica
Aunque los avances son notables, las revisiones académicas señalan que gran parte de los estudios actuales carecen de metodologías sólidas y de evaluaciones a largo plazo. El desafío consiste en medir de forma rigurosa cómo estas herramientas impactan la calidad del aprendizaje y la práctica médica.
En la actualidad, más del 70 % de los artículos revisados sobre IA en educación médica se concentran en conocimiento técnico y descuidan habilidades clínicas, un vacío que deberá atenderse con urgencia.
