Formación Académica e Innovaciones Tecnológicas: Cómo los Estudiantes de Medicina Visualizan la Transformación de la Práctica Médica Contemporánea
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Biografía del autor/a
Eduardo Medeiros, Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Acadêmico em Medicina na Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil. E-mail: eduardogoeba@gmail.com. Orcid: https://orcid.org/0009-0004-0084-7882
Olivia Morais de Medeiros Neta, Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Professora na Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil. E-mail: olivia.neta@ufrn.br. Orcid: https://orcid.org/0000-0002-4217-2914
George Dantas de Azevedo, Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Professor de Medicina na Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil. E-mail: george.dantas@ufrn.br. Orcid: https://orcid.org/0000-0002-7447-7712
Contenido principal del artículo
Resumen
Este estudio analiza las percepciones de los estudiantes de medicina de la Escuela Multicampi de Ciencias Médicas de Rio Grande do Norte (EMCM/UFRN/Brasil) sobre la aplicación de tecnologías innovadoras en la práctica médica, abordando una brecha crucial en la literatura relacionada con la preparación educativa de los futuros médicos. A diferencia de investigaciones previas que han enfatizado aspectos técnicos y clínicos, este estudio se centra en comprender las actitudes de los estudiantes hacia la integración de estas tecnologías en su formación y práctica profesional. Utilizando un enfoque descriptivo y exploratorio, se entrevistó a 83 estudiantes matriculados en 2024. Los resultados indican que el 63,8% de los estudiantes evalúan su conocimiento sobre tecnologías innovadoras como limitado, y el 92,8% reconoce el considerable potencial de estas herramientas para mejorar la calidad de la atención médica. Tecnologías como la inteligencia artificial (79,5%), la realidad aumentada (59%) y la telemedicina (56,6%) fueron vistas como prometedoras. No obstante, las cuestiones éticas y de privacidad fueron identificadas como las principales preocupaciones (68,3%), junto con la posible desvalorización del papel de los profesionales de la salud (54,9%). Además, el 77,1% de los participantes identificó los altos costos como una barrera significativa, mientras que el 54,2% citó la falta de formación adecuada como un obstáculo para la adopción de estas tecnologías. El estudio concluye que, a pesar de las percepciones positivas, existe una necesidad crítica de mejorar los planes de estudio médicos para incluir módulos sobre tecnologías emergentes.
Referencias
Bolan, G. A. A., Pozzebon, E., & Júnior, A. R. de S. (2023). Novas tecnologias e aplicações da realidade aumentada na medicina. Seven Editora. Recuperado de: https://sevenpublicacoes.com.br/editora/article/view/1230
Braga, A. V., Oliveira, L. A. S., Silva, D. F., Junior, G. B., Melo, R. T. P., Paiva, J. P. C., ... & Brandão, L. A. (2019). Machine learning: O Uso da Inteligência Artificial na Medicina. Brazilian Journal of Development, 5(9), 16407-16413. Recuperado de: https://ojs.brazilianjournals.com.br.
Castilho Stival, V. R., Ribeiro, E. R., & Garbelini, M. C. Da L. (2023). Realidade Aumentada e Realidade Virtual como inovação no curso médico. Espaço para a Saúde, 24. Recuperado de: https://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/biblio-1427129
Chytas, D., Valenzuela, R., & Smallwood, N. (2020). The role of augmented reality in Anatomical education: An overview. Annals of Anatomy-Anatomischer Anzeiger, 229, 151463. Recuperado de: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0940960220300066
Garg, V., & Soni, L. (2024, November). Augmented reality enhanced clinical training: Implications for skill acquisition and retention in medical education. In 2024 2nd DMIHER International Conference on Artificial Intelligence in Healthcare, Education and Industry (IDICAIEI) (pp. 1-6).
Gao, J., & Liu, L. (2024). Integration Strategy of Artificial Intelligence in Medical Education Based on Evidence-Based Practice Approach. JMIR Preprints. https://doi.org/10.2196/preprints.66138
Hanfati, K., Sukaridhoto, S., Rante, H., Budiarti, R. P. N., & Nadatien, I. (2023). Application of mixed reality and artificial intelligence to assist medical students in learning injection technique. Bali Medical Journal, 12(3), 3363–3369.
Henssen, D., Karstens, J. H., de Jong, G., Duits, J. D., Boer, L. L., Brink, M., Maal, T., & Peters-Bax, L. (2024). Implementing 3D printing and extended reality in anatomy education: Organization, evolution, and assessment of an innovative teaching program in an undergraduate medical school in the Netherlands. Annals of Anatomy - Anatomischer Anzeiger, 257, 152354. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0940960224001468?via%3Dihub
Hind, B., Barkouk, A., Belayachi, N., Jallal, M., Serhier, Z., & Othmani, M. B. (2024, June). Empowering future healthcare professionals: Enhancing medical education through the integration of artificial intelligence. In 2024 International Conference on Circuit, Systems and Communication (ICCSC) (pp. 1-4). IEEE.
Hong, H., & Shin, S. (2024). Effects of the use of a conversational artificial intelligence chatbot on medical students' patient-centered communication skill development in a metaverse environment. Journal of Medicine and Life Science, 21(3), 92–101.
Kelly, C. J., Karthikesalingam, A., Suleyman, M., et al. (2019). Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence. BMC Medicine, 17, 195. https://doi.org/10.1186/s12916-019-1426-2
Mergen, M., Junga, A., Risse, B., Valkov, D., Graf, N., & Marschall, B. (2023). Immersive training of clinical decision making with AI-driven virtual patients—a new VR platform called Medical Training AI. GMS Journal for Medical Education, 40(2), Doc18.
Protsak, T. V., Kryvetskyi, V. V., Proniaiev, D. V., et al. (2023). Relevance of the use of artificial intelligence in modern conditions of the educational process. Bukovinian Medical Herald, 27(4), 112–116. https://doi.org/10.24061/2413-0737.27.4.108.2023.20
Quek, F. F. (2024). Revolutionising anatomy education: The current role of digital technologies in enhancing anatomy learning for undergraduate medical students. Cureus, 16(2), e39711926. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39711926/
Radfar, A., Gray, D. M., & Qureshi, N. (2017). Telemedicine: New horizons in healthcare. Journal of Hospital Administration, 6(2), 40-47. https://doi.org/10.5430/jha.v6n2p40
Ramos, R. C., & Borges Júnior, W. L. B. (2024). Realidade virtual na educação - Fundamentos, dispositivos, aplicações e inovação no ensino. RCMOS - Revista Científica Multidisciplinar O Saber, 1(1). https://doi.org/10.51473/rcmos.v1i1.2024.540
Reverón, R. R. (2024). Artificial intelligence in current undergraduate medical education. Gaceta Médica de Caracas, 132(1), 141-147. Recuperado de http://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_gmc/article/view/28559
Sami, A., Tanveer, F., Sajwani, K., Kiran, N., Javed, M. A., Ozsahin, D. U., ... & Waheed, Y. (2025). Medical students’ attitudes toward AI in education: Perception, effectiveness, and its credibility. BMC Medical Education, 25(1), 82.
Singh, B., & Kaunert, C. (2025). AR and VR in health expansions and medical education: Airstrip for future ready healthcare amenities. In Real-World Applications of AI Innovation (pp. 15-36). IGI Global Scientific Publishing.
Smirnova, L. M. (2023). The impact of healthcare digitalization on the medical education curricula and programs: Points of convergence and divergence. Contemporary Educational Technology, 15(4), ep479.
Tang, K. S., Cheng, D. L., Mi, E., & Greenberg, P. B. (2019). Augmented reality in medical education: A systematic review. Canadian Medical Education Journal, 11(1), e81–e96. Recuperado de https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7082471/
Tang, Y. M., Chau, K. Y., Kwok, A. P. K., Zhu, T., & Ma, X. (2022). A systematic review of immersive technology applications for medical practice and education: Trends, application areas, recipients, teaching contents, evaluation methods, and performance. Educational Research Review, 35, 100429. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2021.100429
Thimbleby, H. (2013). Technology and the future of healthcare. Journal of Public Health Research, 2(3), 57–62. https://doi.org/10.4081/jphr.2013.e28
Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44–56. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7
Walecki, P., Dąbrowa, J., Więcławek, P., Gogól, K., & Proniewska, K. (2024). From traditional to immersive: The impact of 3D technologies on medical student learning. Bio-Algorithms and Med-Systems, 20(1), 90–100.
Zainal, H., Xin, X., & Mok, W. Q. (2022). Medical school curriculum in the digital age: Perspectives of clinical educators and teachers. BMC Medical Education, 22(1), 428. https://doi.org/10.1186/s12909-022-03454-z
Zhang, H. (2023). Artificial intelligence in healthcare: Opportunities and challenges. Theoretical and Natural Science, 21(1), 130–134. https://doi.org/10.1234/tns.v21i1.8440