Existen numerosas modelos de simulaci\u00f3n cl\u00ednica para ayudar a los estudiantes a asentar conocimientos te\u00f3ricos, pero no entrenan y eval\u00faan las habilidades de pensamiento superior necesarias para la toma de decisiones en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica real (especialmente en situaciones inciertas). En t\u00e9rminos de la pir\u00e1mide de Miller, que representa el esquema m\u00e1s recurrente en el \u00e1mbito de la educaci\u00f3n m\u00e9dica y la competencia profesional, la mayor\u00eda de las metodolog\u00edas apenas cubre el escal\u00f3n m\u00e1s bajo: el \u00absaber\u00bb, mientras que el simulador de razonamiento cl\u00ednico Practicum Script abarca tambi\u00e9n el \u00absaber c\u00f3mo\u00bb e incluso el \u00abdemostrar c\u00f3mo\u00bb, promoviendo un aprendizaje significativo y contextual.<\/p>\n\n\n\n
El reto actual de los planes de formaci\u00f3n en medicina para la evaluaci\u00f3n de la competencia cl\u00ednica real se sit\u00faa en el v\u00e9rtice de la pir\u00e1mide conceptualizada por el psic\u00f3logo americano Miller G. [1] en 1990: el hacer (does-action). Para llegar ah\u00ed, antes hay que alcanzar los estados de knows-knowledge<\/em>, knows how-competence<\/em> y shows how-performance<\/em>. En el camino, Shumway J.M. y Harden R. M. [2] consideran que hay que evaluar lo que los estudiantes hacen en la pr\u00e1ctica y c\u00f3mo aplican sus conocimientos de ciencias b\u00e1sicas y cl\u00ednicas para el cuidado de los pacientes. Brailovsky C.A, [3] va m\u00e1s all\u00e1 y apunta a la relevancia de la capacidad reflexiva y el razonamiento en la resoluci\u00f3n de problemas cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n No cabe duda de que las habilidades de razonamiento cl\u00ednico son esenciales para la toma de decisiones cl\u00ednicas. Sin embargo, los m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n actuales son limitados a la hora de poner a prueba el pensamiento cl\u00ednico y el manejo de la incertidumbre. Lo m\u00e1s sencillo es apuntar a la memoria de los libros para validar el conocimiento adquirido y ah\u00ed es donde se anclan la mayor\u00eda de las soluciones de e-learning<\/em> disponibles, que presentan ejercicios acad\u00e9micos de manual, \u00fatiles para memorizar contenidos te\u00f3ricos y aprobar ex\u00e1menes pero que no conducen a un aprendizaje significativo. Ah\u00ed es donde se abre un dilema \u00e9tico en la educaci\u00f3n m\u00e9dica: \u00bfdeben las facultades de medicina preparar al estudiante para un examen o para tratar a un paciente?<\/p>\n\n\n\n Practicum Script da un salto cualitativo en la pedagog\u00eda m\u00e9dica, al abrazar la pr\u00e1ctica reflexiva en entornos simulados de alta fidelidad y alejarse de los enfoques que instan a los estudiantes a seleccionar una \u00fanica soluci\u00f3n en torno a problemas cl\u00ednicos algor\u00edtmicos idealmente definidos. Estos enfoques, como suger\u00eda Cooke S. (4), carecen de autenticidad y pueden crear una impresi\u00f3n enga\u00f1osa de certeza. Practicum Script se adentra en la complejidad y las singularidades de cada paciente y plantea desaf\u00edos que alientan el juicio cl\u00ednico. Se trata de reforzar la capacidad de los estudiantes para integrar y aplicar diferentes tipos de conocimientos, as\u00ed como de que comprendan y sopesen diferentes perspectivas plausibles.<\/p>\n\n\n\n Hornos E. subraya [5] que la metodolog\u00eda de Practicum Script es la \u00fanica que se basa en la teor\u00eda del proceso dual de pensamiento de la psicolog\u00eda cognitiva y las neurociencias, que es la teor\u00eda m\u00e1s aceptada para explicar la cognici\u00f3n humana. El programa integra un enfoque probabil\u00edstico en la toma de decisiones en dos pasos y permite al alumno reproducir los procesos conscientes e inconscientes de razonamiento frente a un enfermo real. Adem\u00e1s, una de las principales caracter\u00edsticas distintivas de Practicum Script es el tipo y la finalidad de las preguntas que se plantean. Los multiple choice questionnaires<\/em> a los que suelen recurrir la mayor\u00eda de las plataformas, presentan una lista de posibles respuestas para que los aprendices seleccionen la m\u00e1s adecuada. Esto, como indica Harden R. M. [6], implica un posible \u201cefecto de reconocimiento\u201d e ignora el razonamiento intuitivo.<\/p>\n\n\n\n Practicum Script aborda el proceso integral de la tarea de razonar, con casos cl\u00ednicos reales y especial \u00e9nfasis en la heur\u00edstica. El primer desaf\u00edo que enfrentan los estudiantes es generar hasta 3 hip\u00f3tesis de abordaje en formato de texto libre (sistema 1, razonamiento heur\u00edstico), sin que se les ofrezcan posibles opciones de respuesta o suggesters <\/em>de t\u00e9rminos. Luego, deben argumentar sus hip\u00f3tesis, identificando datos clave del paciente a favor y en contra, para fomentar su juicio cr\u00edtico. Esto se complementa con la presentaci\u00f3n de cinco escenarios cl\u00ednicos en los que el alumno debe valorar el impacto de nuevas informaciones sobre las hip\u00f3tesis iniciales (sistema 2, razonamiento anal\u00edtico) y un paso de razonamiento inductivo para que el alumno saque conclusiones a partir de reexaminar la situaci\u00f3n (razonamiento inductivo) y confrontar sus decisiones con las de un panel de expertos.<\/p>\n\n\n\n Por otra parte, el resto de las plataformas tienden a circunscribir su retroalimentaci\u00f3n a respuestas correctas o incorrectas, a dar informaci\u00f3n m\u00e9dica sobre el tema o la enfermedad presentada en el caso y a proveer ciertos consejos para arribar a una conclusi\u00f3n determinada. Por el contrario, en Practicum Script el estudiante recibe una retroalimentaci\u00f3n personalizada, que se apoya en medicina basada en la experiencia y medicina basada en la evidencia y que puede transferir a su futura pr\u00e1ctica asistencial diaria con una mayor autonom\u00eda para tomar decisiones.<\/p>\n\n\n\n Nuestro modelo se sit\u00faa en el escalaf\u00f3n previo a la pr\u00e1ctica in vivo de la pir\u00e1mide de Miller y supera las limitaciones de los enfoques tradicionales, centrados en el conocimiento te\u00f3rico, adem\u00e1s de incidir en el manejo de la complejidad cl\u00ednica y corregir fallos cognitivos, que son responsables de un 75% de los errores m\u00e9dicos. Y la psicometr\u00eda de un reciente estudio de Hornos E. [7] revela que lo hace con un alto nivel de confiabilidad y validez.<\/p>\n\n\n\n En el mismo orden de cosas, aunque el Script Concordance Test (SCT) constituya la metodolog\u00eda m\u00e1s conocida para evaluar el razonamiento cl\u00ednico, ha recibido numerosas cr\u00edticas acerca de la escasa fiabilidad de su estructura para medir lo que dice medir y sus inconsistencias psicom\u00e9tricas. Nuestras propias investigaciones [8] sobre el SCT cl\u00e1sico han corroborado estas dificultades y han demostrado problemas de validez en el modo en el que el SCT asume las respuestas de los expertos como patr\u00f3n de referencia para la notaci\u00f3n de los participantes.<\/p>\n\n\n\n Por otra parte, al excluir la generaci\u00f3n de hip\u00f3tesis, el SCT amputa el razonamiento cl\u00ednico. Sin embargo, en Practicum Script la incorporaci\u00f3n de la heur\u00edstica, demandada por autores como Feufel M.A. [9], pone al estudiante sobre la pista de sus propias sospechas, que adem\u00e1s luego habr\u00e1 de ratificar o descartar en una escala de probabilidad bayesiana.<\/p>\n\n\n\n Por \u00faltimo, Kreiter C.D. [10] y otras muchas voces se\u00f1alan que la notaci\u00f3n del SCT es muy cuestionable por su sistema de puntuaci\u00f3n agregada y por la falta de verificaci\u00f3n de las respuestas de los expertos con evidencia cient\u00edfica. A diferencia de esto, con Practicum Script, los participantes pueden comparar sus respuestas con las de los expertos sin que estas se califiquen necesariamente como correctas o incorrectas, con el objeto de que comprendan y sopesen diferentes perspectivas plausibles. Cuando hay controversias entre los panelistas expertos, se recurre al m\u00e9todo Delphi y se pone en valor la divergencia fundamentada de opiniones. Adem\u00e1s, todas las respuestas de los expertos se justifican con literatura que avala acuerdos y discrepancias.<\/p>\n\n\n\n Para Lineberry M. [8], \u201cincluso cuando los participantes no cambian sus creencias, conociendo otros puntos de vista, pueden calibrar su certeza y aplicar un pensamiento m\u00e1s abierto en el futuro\u201d. Para el alumno que empieza a tener sus primeros contactos con la realidad cl\u00ednica, esto lo ayuda a abrir su mente a diagn\u00f3sticos diferenciales (y alternativas de manejo), evitando una de las causas principales de error m\u00e9dico: el cierre prematuro de diagn\u00f3stico.<\/p>\n\n\n\n La inteligencia artificial (IA) tiene un potencial enorme, todav\u00eda en definici\u00f3n, para apoyar la educaci\u00f3n m\u00e9dica e incluso la labor asistencial de los facultativos. En nuestro caso, por ejemplo, OCMALE, acr\u00f3nimo de Octopoda Machine Learning\u00ae, es un sistema de machine learning para el reconocimiento autom\u00e1tico de hip\u00f3tesis plausibles, con una elevada efectividad para dar una retroalimentaci\u00f3n inmediata a los participantes en tres idiomas (ingl\u00e9s, espa\u00f1ol y portugu\u00e9s).<\/p>\n\n\n\n Ahora bien, fenomenol\u00f3gicamente, todos los seres humanos son distintos y, en consecuencia, la aleatoriedad es imprevisible y la singularidad infinita. En pruebas controladas, la IA no ha demostrado ser capaz de reemplazar a la cognici\u00f3n humana y la experiencia profesional para medir eficazmente el razonamiento cl\u00ednico en contextos de incertidumbre. Por ejemplo, al tratar de resolver casos cl\u00ednicos de Practicum Script con chat GPT-4, el chatbot con frecuencia falla en la generaci\u00f3n de hip\u00f3tesis porque formula hip\u00f3tesis en funci\u00f3n de estad\u00edsticas y gu\u00edas de pr\u00e1ctica cl\u00ednica; por otra parte, los escenarios cl\u00ednicos construidos por la IA carecen de incertidumbre y pueden ser resueltos \u00fanicamente trav\u00e9s de la movilizaci\u00f3n de conocimientos te\u00f3ricos, escorando el razonamiento cl\u00ednico.<\/p>\n\n\n\n Ve\u00e1moslo con un ejemplo: mujer de 68 a\u00f1os con fibrilaci\u00f3n auricular con alta frecuencia ventricular y signos de deshidrataci\u00f3n secundarios a v\u00f3mitos acompa\u00f1ados de una pobre ingesta de l\u00edquidos, sin manifestaciones de insuficiencia card\u00edaca y con una presi\u00f3n arterial baja. Aqu\u00ed chat GPT propuso una hip\u00f3tesis correcta (digoxina) y dos no v\u00e1lidas (betabloqueantes y bloqueadores de los canales de calcio), sin tener en cuenta que, en el contexto particular de esta paciente, el uso de estos dos \u00faltimos medicamentos conlleva a un riesgo importante de agravar la hipotensi\u00f3n arterial. Por otro lado, fall\u00f3 en reconocer que la administraci\u00f3n de l\u00edquidos intravenosos era la medida terap\u00e9utica m\u00e1s razonable en una situaci\u00f3n en la que la arritmia card\u00edaca ten\u00eda su origen en la deshidrataci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Referencias bibliogr\u00e1ficas<\/strong><\/p>\n\n\n\n Existen numerosas modelos de simulaci\u00f3n cl\u00ednica para ayudar a los estudiantes a asentar conocimientos te\u00f3ricos, pero no entrenan y eval\u00faan las habilidades de pensamiento superior necesarias para la toma de decisiones en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica real (especialmente en situaciones inciertas). 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\u00bfY qu\u00e9 pasa con la IA?<\/h2>\n\n\n\n
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