Artificial Intelligence, Large Language Models, and Machine Learning in African Health Professions Education: A Systematic Review of Adoption, Literacy, Institutional Feasibility, and Ethical Perceptions
Esta revisión sistemática revela que, si bien el conocimiento sobre la IA y los modelos de lenguaje extensos es alto entre los estudiantes de profesiones de la salud en África, la adopción sigue siendo mayoritariamente informal y carece de apoyo de formación formal, infraestructura o guía ética, lo que destaca una necesidad urgente de integración curricular estructurada e inversión institucional.
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En las aulas y hospitales de África, se está produciendo una transformación silenciosa. No es impulsada por nuevos libros de texto o sílabos actualizados, sino por una tecnología que ha barrido el mundo en los últimos años: la inteligencia artificial. No se trata del futuro robótico y distante de la ciencia ficción, sino de un conjunto de herramientas que ya están en manos de estudiantes y profesores. Entre estas herramientas se encuentran los modelos de lenguaje extensos, que son programas informáticos capaces de comprender y generar lenguaje humano, y el aprendizaje automático, un método donde las computadoras aprenden de los datos para hacer predicciones o tomar decisiones. Para los estudiantes de medicina, enfermería y farmacia, estas herramientas prometen ser tan esenciales como los estetoscopios o los microscopios en las próximas décadas. Pueden ayudar a diagnosticar enfermedades, organizar investigaciones e incluso redactar notas de pacientes. Sin embargo, mientras que las naciones de ingresos altos han comenzado a construir estructuras formales para enseñar cómo usar estas herramientas de manera segura y efectiva, la situación en todo el continente africano sigue siendo una mezcla compleja de adopción entusiasta e incertidumbre significativa. La pregunta que enfrentan educadores y responsables políticos ya no es si estos estudiantes usarán la inteligencia artificial, sino cómo la están usando, qué comprenden realmente sobre ella y si sus instituciones están preparadas para guiarlos.
Una nueva revisión sistemática, un tipo de investigación que recopila y analiza muchos estudios diferentes para encontrar el panorama general, se ha propuesto responder a estas preguntas específicamente para África. Los investigadores, un equipo de académicos de universidades de Nigeria, el Reino Unido y los Estados Unidos, analizaron diecinueve estudios separados que involucraron a miles de estudiantes y educadores de profesiones de la salud en todo el continente. Buscaron evidencia sobre qué tan familiarizados estaban estos estudiantes con la inteligencia artificial, si habían recibido alguna formación formal, qué herramientas preferían y qué preocupaciones éticas les quitaban el sueño. El objetivo era ir más allá de los informes dispersos y construir una comprensión clara de la realidad sobre el terreno, desde las bulliciosas facultades de medicina de Nigeria y Egipto hasta las universidades de Ghana y Sudán.
Lo que encontraron los investigadores fue una contradicción sorprendente, una brecha entre lo que los estudiantes creen saber y lo que realmente saben. En todos los estudios, la conciencia sobre la inteligencia artificial era alta. En algunos grupos, casi todos los estudiantes sabían qué eran estas herramientas y habían oído hablar de ellas. Sin embargo, esta familiaridad no se tradujo en competencia. Cuando se les pidió a los estudiantes que calificaran sus propias habilidades, muchos se sintieron seguros, pero cuando fueron evaluados con preguntas objetivas, su conocimiento era a menudo bastante bajo. Es como si un estudiante pudiera reconocer el nombre de un instrumento famoso pero no pudiera tocar ni una sola nota. Esta "paradoja del conocimiento-percepción" sugiere que los estudiantes están aprendiendo sobre estas herramientas por su cuenta, a través de la curiosidad y la conversación entre pares, en lugar de mediante lecciones estructuradas. En una gran encuesta a estudiantes de medicina de cuarenta y ocho países, menos del uno por ciento informó haber recibido una educación formal sustancial sobre inteligencia artificial, a pesar de que la mayoría afirmaba tener al menos un conocimiento moderado del tema.
La herramienta que impulsa esta revolución informal es, abrumadoramente, ChatGPT. Cuando los investigadores observaron qué programas específicos estaban utilizando los estudiantes, esta única aplicación dominó el panorama, superando con creces a otros competidores. Los estudiantes recurrieron a ella por razones prácticas: era fácil de usar, ahorraba tiempo y sus amigos la recomendaban. La utilizaban para escribir ensayos, prepararse para exámenes, buscar literatura médica e incluso para redactar trabajos de investigación. Esta adopción ocurrió en gran medida fuera de los muros del aula. Hubo poca evidencia de que las universidades integraran estas herramientas en sus currículos oficiales o proporcionaran orientación sobre cómo usarlas de manera responsable. En su lugar, los estudiantes navegaban este nuevo terreno digital solos, impulsados por la iniciativa individual en lugar de la dirección institucional.
Esta falta de guía se ve agravada por una dura realidad de infraestructura. La revisión destacó que, para muchos estudiantes, las condiciones básicas necesarias para usar estas herramientas no están garantizadas. El suministro eléctrico poco fiable, los planes de datos costosos y las conexiones a internet inestables fueron citados frecuentemente como barreras importantes. En algunos lugares, la falta de un suministro de energía estable o el alto costo del acceso a internet significaba que, incluso cuando los estudiantes querían usar estas herramientas avanzadas, simplemente no podían hacerlo de manera constante. Sin embargo, la historia no es enteramente de limitación. En algunos casos, los investigadores encontraron que la inteligencia artificial se estaba utilizando para resolver estos mismos problemas de infraestructura. Por ejemplo, un estudio mostró cómo la IA podía generar fondos para videos educativos, eliminando la necesidad de estudios físicos costosos y pantallas verdes. De esta manera, la tecnología a veces actuó como un recurso alternativo para las mismas restricciones de recursos que usualmente dificultan su uso.
Quizás el hallazgo más consistente, sin embargo, fue la profunda preocupación que sentían los estudiantes sobre las implicaciones éticas de estas herramientas. A pesar de su disposición a usar la inteligencia artificial, los estudiantes eran plenamente conscientes de los riesgos. Les preocupaba la deshonestidad académica, la posibilidad de depender demasiado de la computadora y perder sus propias habilidades de pensamiento crítico, y el peligro de que las herramientas proporcionen información médica incorrecta o inventada. Estos temores no eran solo abstractos; los estudiantes admitieron usar la IA para completar exámenes y para verificar sus respuestas antes de entregarlas. También expresaron ansiedad sobre el futuro de sus profesiones, preguntándose si estas herramientas eventualmente reemplazarían a los médicos humanos o deshumanizarían la atención al paciente. Curiosamente, cuanto más sabían los estudiantes sobre la inteligencia artificial, más preocupados se sentían a menudo por estos riesgos, lo que sugiere que la familiaridad trae consigo una conciencia más aguda de los peligros potenciales.
La revisión concluye que, si bien los estudiantes de profesiones de la salud en África están adoptando rápidamente la inteligencia artificial, lo están haciendo en un vacío de apoyo formal. La tecnología se está adoptando de manera informal, impulsada por la curiosidad de los estudiantes y la accesibilidad de herramientas como ChatGPT, pero se mueve más rápido de lo que las instituciones pueden adaptarse. Existe una clara necesidad de una educación estructurada que vaya más allá de solo enseñar a los estudiantes cómo presionar un botón. Los investigadores argumentan que las universidades deben intervenir para proporcionar formación formal que cubra no solo las habilidades técnicas, sino también las dimensiones éticas del uso de estas herramientas. Esto incluye enseñar a los estudiantes cómo detectar errores, cómo mantener la integridad académica y cómo usar la inteligencia artificial como una compañera en el aprendizaje en lugar de un reemplazo para su propio juicio. Sin esta guía, la brecha entre la creciente dependencia de los estudiantes hacia la tecnología y la capacidad de sus instituciones para prepararlos solo se ampliará, dejando a una generación de futuros trabajadores de la salud navegando un complejo paisaje digital sin un mapa.
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