Inteligencia artificial, internet de las cosas y de los servicios

El internet de las cosas (IOT) se ha convertido en una de las tecnologías de adopción más rápida que empuja las fronteras de la salud 4.0, involucra la capacidad para conectar casi cualquier dispositivo a través de internet y vincular dispositivos entre sí, incluyendo componentes del ecosistema cibernético de elementos médicos (^{Montesino et al. 2020: 1}), sumados a la inteligencia artificial (IA) que desarrolla sistemas dotados de procesos de resolución de problemas que se asemejan a los de los seres humanos, como la capacidad de razonar, descubrir significados o aprender de experiencias pasadas (^{Pang et al., 2018: 249}).

En este conjunto, el IOT permite combinar aplicaciones y dispositivos móviles que se pueden llevar puestos en el cuerpo (wearable por su terminología inglesa), dispositivos conectados a internet y dispositivos médicos con sensores que tienen conexión en línea en tiempo real (^{Aceto et al., 2020: 1}). Estos dispositivos incluyen una amplia gama de rastreadores de actividad portátiles y dispositivos de monitoreo biométrico que recopilan datos de forma activa, pasiva o híbrida, por ejemplo, medir la presión arterial, el peso y el índice de masa corporal, la frecuencia cardíaca, la temperatura corporal, el comportamiento del sueño; bombas de infusión, alarmas y ventiladores, así como sistemas médicos como equipos de diálisis, máquinas de rayos X y otros dispositivos de diagnóstico y tratamiento (^{Oke y Pereira, 2020: 31}), muchos de ellos apoyados en los esfuerzos del desarrollo de sistemas avanzados de detección biomédica y sanitaria para permitir el monitoreo fisiológico y psicológico en tiempo real (^{Pimienta y Boude, 2022: 1}).

También se ha generalizado el internet de los servicios, un concepto que captura las posibilidades de la economía de servicios basada en la web. En este caso, las funcionalidades de dispositivos, sistemas y organizaciones médicas y de atención médica se proporcionan como servicios de software con interfaces bien definidas a través de internet (^{Paladugu et al., 2023: 2130}); los proveedores de servicios utilizan internet para proporcionar una amplia gama de servicios adaptados a cada cliente (^{Pang et al., 2018: 249}).

Uno de los ejemplos de este desarrollo son los chatbots, diseñados para interactuar con las personas de una manera conversacional. Los chatbots se encuentran comúnmente en la industria y a menudo se utilizan en el contexto del direccionamiento del servicio al cliente (^{Oke y Pereira, 2020: 31}). También se han desarrollado alternativas como, por ejemplo, la conexión a internet de prótesis auditivas, en donde los proveedores de estos dispositivos puedan conectarse a internet por medio de un software específico y ofrecer ajustes remotos a los usuarios sin la necesidad del desplazamiento al consultorio o centro de atención, y así realizar ajustes adecuados para el entorno del usuario (Pimienta y Boude, 2023: 1).

En el caso de la IA existen múltiples aplicaciones recientes, entre las que destacan la capacidad de autocontrolar varias métricas de salud, la toma de decisiones antes de cirugías (^{Bitkina et al., 2023: 1}), el diagnóstico de diferentes condiciones de manera computarizada basado en redes neuronales (^{Salinari et al., 2023: 97}), algoritmos para el apoyo diagnóstico, la combinación con redes generativas antagónicas que tienen la capacidad de producir imágenes médicas sintéticas y ayudar en el entrenamiento médico de IA (Paladugu et al., 2022: 2130), entre muchas otras aplicaciones.

Informática biomédica y big data

Una base de conocimiento es una serie de datos centralizados que permite almacenar información estructurada y no estructurada para predecir, modelar y analizar información y usar eficientemente los datos biomédicos, la información y el conocimiento para la investigación científica, la resolución de problemas y la toma de decisiones (^{Scott et al., 2018: 126}). Una base de datos rica y bien organizada puede proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en salud. La base de conocimientos no es una colección estática de recursos, sino recursos dinámicos que pueden tener capacidad propia para aprender mediante el uso de la IA (^{Pang et al., 2018: 249}).

Estas grandes colecciones de datos en formatos digitales han sido llamadas big data. El tratamiento y uso ordenados y de calidad de esa información requiere herramientas tecnológicas que permitan su captura, análisis y procesamiento, para obtener las mejores relaciones entre los datos y así llegar a análisis profundos sobre diversas variables que pueden aplicarse a una determinada condición de salud (^{Peñaloza, 2018: 61}). Actualmente, el uso de big data en salud incluye el diligenciamiento y tratamiento de historias clínicas, datos biométricos y resultados de exámenes diagnósticos, información autorreportada por los pacientes, e incluso información que reportan las compañías de seguros y la industria farmacéutica (^{Dipietro et al., 2023, 116}).

En el futuro, se espera que el big data pueda proveer información a los estudiantes de las ciencias de la salud para desarrollar modelos de conducta y conocimiento de los usuarios, análisis de tendencias y modelos predictivos para determinar las posibles consecuencias simuladas de las acciones de los profesionales en salud en diferentes ámbitos (^{Peñaloza Báez, 2018: 61}).

Computación en la nube

Es la disposición de servicios o recursos a través de internet, de modo que toda la información se encuentre almacenada en servidores a los que se les denomina “la nube”, lo que permite su acceso desde cualquier lugar y en cualquier momento (^{Rodríguez et al., 2018: 49}). Bajo este concepto, se proporciona a los usuarios capacidades informáticas personalizadas sin grandes inversiones en infraestructura (^{Pang et al., 2018: 249}), permitiendo la movilidad de los sistemas de salud, la disminución de costos al no tener que invertir grandes sumas de dinero y espacios físicos para el desarrollo de centros especializados de cómputo y procesamiento, mejorando la seguridad y acceso de los datos e incluso la oportunidad de la atención en salud (^{Rodríguez et al., 2018: 49}).

El desarrollo de computación en la nube permitirá en los próximos años el avance de servicios de telesalud, no sólo para servicios como consulta externa, sino para exámenes diagnósticos y rehabilitación de personas con diferentes condiciones de salud, al integrar información proveniente de diferentes fuentes en centros de procesamiento en la nube, facilitando la colaboración entre profesionales y administradores de los servicios de salud, reduciendo los costos y mejorando el análisis y el procesamiento de la información de cada paciente.

Robótica en salud y simbiosis humano-robot

Los entornos de atención médica se caracterizan por su trabajo de cuidado (^{Cresswell et al., 2018}). Se han desarrollado diferentes tipos de tecnologías robóticas para el cuidado de la salud como los robots de servicio (por ejemplo, control de stock, limpieza, entrega, esterilización), robots quirúrgicos, robots de telepresencia (por ejemplo, pantallas sobre ruedas), robots compañeros, robots de terapia cognitiva, extremidades robóticas y exoesqueletos y humanoides (^{Pang et al., 2018: 249}).

Telesalud

La telesalud comprende servicios de salud, tecnología de la información y tecnología móvil para la atención médica fuera de los centros de salud. Asimismo, se utiliza para apoyar y promover la atención clínica de salud de larga distancia, la educación relacionada con la salud de los pacientes y profesionales, la salud pública y la administración de la salud (^{Hancock et al., 2019: 114}). La telesalud aumenta el acceso a los servicios de salud generales y especializados, brinda atención a las zonas rurales, ofrece a los proveedores una mayor flexibilidad en la programación y ahorra tiempo y dinero a los pacientes en la búsqueda de atención (^{Scott et al., 2018: 126}). Los profesionales de la salud deben de estar en capacidad de aplicar el “cambio” a la atención médica clínica, es decir, proporcionar a los pacientes los conocimientos necesarios antes de las consultas y luego utilizar el tiempo de las consultas para resolver problemas y tomar decisiones conjuntas, con el objetivo de mejorar los resultados de salud y la experiencia de la atención y reducción de costos (^{Schofield et al., 2019}). La telesalud ofrece el potencial de combinar la interacción audiovisual con un paciente remoto y permite el flujo de información bidireccional.

Redes sociales

Las redes sociales se refieren a las aplicaciones basadas en internet que permiten la creación y el intercambio de contenido generado por el usuario. Es una combinación compleja de sociología y tecnología que facilita la interacción social y permiten la creación de comunidades virtuales (^{Ukoha y Stranieri, 2019}), y se ha convertido en una herramienta para que los profesionales de la salud puedan conectarse, involucrar e influir en sus pacientes. Los foros de discusión y las wiki son plataformas útiles para facilitar la autogestión de enfermedades crónicas en pacientes. Las investigaciones han revelado que las redes sociales pueden ser utilizadas entre los profesionales de la salud como una herramienta útil y dinámica para acceder a información actualizada, mantener conexiones profesionales y compartir conocimientos y promoción de la salud, permitiendo el desarrollo de redes profesionales y alcance comunitario (^{Ukoha y Stranieri, 2019}; ^{De Angelis et al., 2018: 4}).

Formación de recursos humanos en RI 4.0

El big data, la inteligencia artificial, la robótica y el internet de las cosas empezaron a transformar de manera importante todos los procesos industriales, económicos, políticos y culturales, gracias a la revolución 4.0; como resultado paralelo, surge el concepto de educación 4.0 (^{Bonfield et al., 2020: 223}). Sus orígenes se remontan al uso de la información digital a finales del siglo xx, cuando se da la aplicación de múltiples tecnologías asociadas a lo digital y que convergen como herramientas innovadoras y disruptivas en la educación, más allá del área industrial (^{Thoutam, 2021: 26}).

La educación 4.0 ha marcado sus objetivos en mejorar las competencias tecnológicas digitales en todos los niveles y apropiar en mayor medida el uso de tecnologías digitales para la enseñanza y el aprendizaje (^{Echeverría y Martínez, 2018: 4}), teniendo en cuenta la incorporación al sistema educativo de una serie de herramientas que permitan la formación de habilidades tecnológicas y su aplicación al mundo real (^{Aceto et al., 2020: 1}). Como ejemplos están la educación digital fuera de línea y en línea basada en computadoras, el aprendizaje digital basado en juegos, cursos masivos en línea abiertos, actividades a través de realidad virtual (^{Struchiner et al., 2016: 485}), simulación de pacientes en entornos virtuales, estrategias digitales formadoras de habilidades psicomotoras y educación digital móvil (^{Bajpai et al., 2019}).

Dentro de los retos que tiene la educación 4.0 está el garantizar el acceso a las diferentes tecnologías. Las universidades y centros de formación deberán responder con más flexibilidad a los requerimientos cambiantes de la sociedad mediante la adopción de metodologías de aprendizaje en línea, que permitan a cada estudiante estar conectado de manera sincrónica o asincrónica (^{Pérez-Romero et al., 2020: 1}).

Las tecnologías digitales pueden brindar nuevas posibilidades con respecto al dónde, cómo y cuándo aprender y enseñar, desde su utilización en el aula como herramienta de apoyo hasta el aprendizaje en línea, llevado a cabo íntegramente mediante tecnología digital (^{Dravet y Castro, 2019}). De esta manera los estudiantes no sólo aprenderán habilidades y conocimientos necesarios, sino que construirán su conocimiento alrededor del cómo y cuándo aprender gracias a este tipo de herramientas (^{Cham et al., 2022: 69}). Además, los aspectos teóricos del aprendizaje podrán ser desarrollados fuera del aula de manera virtual, mientras que los aprendizajes prácticos se adquieren de manera presencial (^{Hariharasudan y Kot, 2018: 227}).

Currículo

Una educación basada en competencias debe centrarse en proveer a los estudiantes saberes, capacidades y actitudes que les permitan afrontar los retos de la sociedad actual (^{Sistermans, 2020: 683}). La capacidad de interacción con la información disponible, usarla adecuadamente y trabajar en equipo son herramientas fundamentales (^{Dravet y Castro, 2019}). Para lograr esto, es necesario un cambio en la manera de enseñar, que transforma la manera de pensar las universidades y rediseñar la forma de establecer un currículo.

Con la adopción de la RI 4.0 y la educación 4.0, diferentes autores han propuesto la evolución del currículo hacia el concepto de currículo inteligente (^{Pedroza, 2018: 168}). Su principal aporte son las transformaciones que surgen gracias a la informática, las técnicas de información y comunicación (TIC) y la innovación en las tecnologías de aprendizaje y conocimiento (TAC) para modificar las trayectorias curriculares y formativas de las universidades. De esta manera, es el estudiante quien decide el camino que quiere recorrer y no es impuesto por la universidad, privilegiando los intereses del estudiante, sus formas de aprender y la interrelación de un gran número de habilidades (^{Dravet y Castro, 2019}).

Los currículos de formación de profesionales en salud en la era de la RI 4.0 se deben diseñar e implementar desde la integración de marcos pedagógicos adecuados, donde se integre la selección de teorías de aprendizaje para desarrollar o apoyar intervenciones educativas (^{Echeverría y Martínez, 2018: 4}), la selección de teorías apropiadas para diferentes modalidades de educación en salud digital, como el aprendizaje asistido por computadora, el aprendizaje basado en la web, el aprendizaje móvil y otros (^{Wong et al., 2021: 50}).

Uno de los principales desafíos para el currículo es la capacidad de abordar la brecha entre las personas con capacidad digital y aplicar habilidades digitales a situaciones prácticas en diferentes ambientes que a menudo utilizan sistemas antiguos (^{Brunner et al., 2018}).

Los currículos se deben diseñar de tal manera que propicien más espacios para que los estudiantes cumplan con las pasantías, los proyectos de monitoreo y trabajen en actividades basadas en proyectos mediados por las herramientas tecnológicas (^{Hariharasudan y Kot, 2018: 227}). Es importante implementar espacios académicos que permitan desarrollar competencias para el abordaje de la telesalud, que puedan ser transferibles a nuevos contextos e introducir nuevas oportunidades de aprendizaje a través de interacciones con tecnologías dentro de la educación en los distintos escenarios teóricos y prácticos (^{Brunner et al., 2018}).

Estrategias pedagógicas

Gamificación

La gamificación ha surgido como una metodología innovadora que incorpora elementos del diseño de videojuegos en contextos no-lúdicos, como productos, servicios o aplicaciones, con el objetivo de potenciar su atractivo, diversión y motivación (^{Toledo et al., 2019: 97}). La implementación de principios gamificados ha demostrado ser una estrategia efectiva para mantener el interés y la participación de los alumnos. Al adoptar esta aproximación, se logra evitar la monotonía y la pérdida de interés durante el proceso de enseñanza-aprendizaje, ofreciendo un enfoque dinámico y atractivo que promueve un mayor compromiso y motivación por parte de los estudiantes.

La educación es un campo en el que la gamificación está viendo crecer su importancia y resulta altamente beneficiosa para los estudiantes universitarios que cursan ciencias de la salud (^{Gaalen et al., 2021: 683}), ya que incide positivamente en su satisfacción y nivel de motivación académica (^{Arruzza y Chau, 2021: 137}). La gamificación apoya el rendimiento y la motivación de los estudiantes universitarios (^{Rahardja et al., 2019: 1}). El potencial de estas herramientas está probado para ofrecer una formación más innovadora e inmersiva (^{Gaalen et al., 2021: 683}). Sin embargo, también se presentan algunos retos y dificultades en su adopción, a saber, la simplificación que la mayoría de estas herramientas hacen del mundo real, las dificultades de su integración en el sistema didáctico y el desarrollo de escenarios que puedan ser aplicables a contextos reales de atención por parte de los profesionales de la salud (^{Aceto et al., 2020: 1}).

Redes sociales

La formación de profesionales de salud debe incluir una formación adecuada en habilidades informáticas y conocimiento de la utilización de las redes sociales para la prevención, promoción y gestión de las enfermedades propias de sus disciplinas (^{Latif et al., 2019: 133}). No es suficiente que los profesionales de la salud tengan conocimientos básicos sobre cómo utilizar algunas plataformas de redes sociales para el ocio y tiempo libre, sino que tengan formación específica en la aplicación de estas herramientas en la gestión y participación de foros de discusión y colaborativos que apoyen a sus pacientes a autogestionar sus enfermedades (^{Arruzza y Chau, 2021: 137}). Es necesario que el profesional esté capacitado para discriminar los entornos y prácticas clínicas que se pueden apoyar en el uso de las redes sociales (^{De Angelis et al., 2018: 4}). Adicionalmente, incluir las redes sociales dentro del proceso de formación del profesional de la salud podría ser una modalidad efectiva para emplear una metodología, donde estudiantes y educadores colaboran conjuntamente para facilitar un mejor aprendizaje (^{D’Souza et al., 2017}).

Telesalud

La formación en telesalud para profesionales de la salud debe abarcar el dominio de tecnologías digitales, sistemas y políticas; la práctica clínica y sus aplicaciones; el análisis de datos y la creación de conocimiento, además de la implementación tecnológica (^{Brunner et al., 2018}). Adicionalmente, la telesalud desempeña un papel crucial en la formación de profesionales de la salud al brindarles acceso a recursos educativos, promover el aprendizaje colaborativo, facilitar el entrenamiento práctico y mejorar la accesibilidad a la educación médica (^{Wetzlmair et al., 2022}). La telesalud no sólo es un aliado de los profesionales de la salud, sino que también aporta en la formación de éstos mediante la aplicación de sus principios para el cumplimiento de los objetivos de aprendizaje.

Inteligencia artificial

El desarrollo de competencias en profesiones de la salud mediante el uso de la inteligencia artificial representa una innovadora estrategia educativa con diversas ventajas. La IA posibilita la personalización del aprendizaje, el desarrollo de simulaciones interactivas, la provisión de tutorías y retroalimentación instantánea, así como el acceso actualizado a recursos médicos de relevancia. Además, permite el análisis de datos para identificar áreas de mejora y promueve el aprendizaje colaborativo (^{Paranjape et al., 2019}). Es importante destacar que, si bien la IA no puede sustituir la experiencia práctica y la interacción humana, su integración como herramienta complementaria en la formación de profesionales de la salud contribuye a prepararlos de manera óptima para los desafíos constantes del campo de la atención médica (^{Chan y Zary, 2019}). El uso estratégico de la IA en la educación médica puede fortalecer la preparación de los futuros profesionales, mejorando la calidad y eficiencia de la formación en el área de las ciencias de la salud (^{Paranjape et al., 2019}). Este uso cada vez más amplio en el campo de la educación ha demostrado tener el potencial de ayudar a los estudiantes a recibir ayuda especializada e identificar brechas de conocimiento, liberando así a los maestros de diferentes tareas y permitiéndoles responder a los estudiantes de manera más eficaz y mejorar el proceso de enseñanza personalizado y adaptativo (^{Chan y Zary, 2019}).

Simulación médica y realidad virtual

El avance en la formación profesional en salud mediante el uso de la educación de simulación es un área de investigación y práctica que ha crecido rápidamente en la última década (^{Kaneko y Lopes, 2019}). Las simulaciones se pueden utilizar como una herramienta para evaluar las competencias clínicas o como una oportunidad de aprendizaje experiencial para los estudiantes, y han sido consideradas métodos de aumento de la educación clínica dentro de los programas de ciencias de la salud (^{Dudding y Nottingham, 2018: 71}). Los pacientes simulados contribuyen a la educación profesional de la salud para la comunicación, la enseñanza de habilidades clínicas y la evaluación (^{Gamble et al., 2016: 1}).

Por su parte, la realidad virtual se aplica a experiencias visuales donde el participante interactúa en un ambiente o escena virtual 3D con diferentes grados de inmersión (^{McCarthy y Uppot, 2019: 104}). Los videojuegos y simulaciones de procesos y fenómenos se presentan como entornos de aprendizaje interactivo participativo que cautivan a un jugador ofreciendo desafíos que requieren mayores niveles de dominio, que pueden conjugar la participación y diversión con el rigor y la resolución de nuevas situaciones aplicables a situaciones reales, como la atención en salud y el entrenamiento en la aplicación de procedimientos y estándares de atención en salud (^{Abásolo et al., 2017: 1312}). Los videojuegos y las simulaciones se emplean en la enseñanza de las ciencias, mejorando el conocimiento y las habilidades posteriores a la intervención de los profesionales de la salud en comparación con la educación tradicional u otros tipos de educación digital, como la educación digital en línea o fuera de línea (^{Kyaw et al., 2019}).