Inteligencia artificial: conocimiento, actitudes y prácticas en estudiantes y profesores de las Escuelas de Medicina "Luis Razetti" y Enfermería de la Universidad Central de Venezuela

Francisco A. Rísquez Parra; Mary Lenys Arias; Dalianys C. Balza Lino; Briquer J. Campos Abreu; Orestes Caraballo Ortega; Aaron J. Cisneros Odreman; Isabella V. Granado Carreño

Authors

Francisco A. Rísquez Parra Universidad Central de Venezuela. Facultad de Medicina https://orcid.org/0000-0002-1783-5114
Mary Lenys Arias Universidad Central de Venezuela. Facultad de Medicina https://orcid.org/0000-0002-2099-8694
Dalianys C. Balza Lino Universidad Central de Venezuela. Facultad de Medicina. Escuela de Medicina “Luis Razetti” https://orcid.org/0009-0009-4636-8189
Briquer J. Campos Abreu Universidad Central de Venezuela. Facultad de Medicina. Escuela de Medicina “Luis Razetti” https://orcid.org/0009-0004-5954-5942
Orestes Caraballo Ortega Universidad Central de Venezuela. Facultad de Medicina. Escuela de Medicina “Luis Razetti” https://orcid.org/0009-0004-7704-1377
Aaron J. Cisneros Odreman Universidad Central de Venezuela. Facultad de Medicina. Escuela de Medicina “Luis Razetti” https://orcid.org/0009-0005-9855-3854
Isabella V. Granado Carreño Universidad Central de Venezuela. Facultad de Medicina. Escuela de Medicina “Luis Razetti” https://orcid.org/0009-0007-0171-8988

Keywords:

Inteligencia Artificial, Profesores Universitarios, Estudiantes Universitarios, Medicina, Enfermería

Abstract

Introducción: La revolución tecnológica causada por la Inteligencia Artificial (IA) generativa, impacta la educación médica en docencia e investigación. Objetivos: Describir el nivel de conocimiento, actitud y prácticas en IA entre estudiantes y profesores de las Escuelas de Medicina Luis Razetti (EMLR) y Enfermería (EE) de la Facultad de Medicina de la Universidad Central de Venezuela en enero 2025. Metodología: Estudio transversal por encuestas (Google Forms). Muestreo aleatorio estratificado en estudiantes, muestreo a conveniencia en profesores. Análisis de variables demográficas, acceso a dispositivos/internet, conocimiento, actitudes y uso académico sobre IA. Análisis estadístico IBM-SPSS 26. Pruebas de hipótesis Chi-Cuadrado (IC 95%). Aprobación: Centro Nacional de Bioética (No. CIBI-CENABI-01/2025). Resultados: n=653: 504 estudiantes (320 EMLR; 184 EE), 149 profesores (112 EMLR; 37 EE). Edad (años) promedio 22,6±3,6 (estudiantes), 54,4±12,6 (profesores). Distribución por sexo 72% (mujeres) y 28% (hombres). El 99,5% conoce la IA y 91,7% la ha usado, 94,8% (estudiantes) vs. 81,2% (profesores) (p<0,05). El 96% (estudiantes) y 82,6% (profesores) considera que la IA facilita sus actividades (p<0,05). El 96% está de acuerdo con su uso, 79,3% reconoce que la IA puede aportar respuestas erróneas. Uso continuo (diario, semanal) en 2024 y 2025 (respectivamente: Profesores (32%; 54,4%), Estudiantes (34%; 72%). Conclusiones: El uso de la IA se incorporó al ámbito académico por estudiantes y profesores de EMLR y EE-UCV. Su uso es frecuente y se duplicó en el último año. Existe actitud positiva hacia la IA, para la docencia y la práctica. académica.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. North Madeleine. Weforum.org. [citado el 12 de marzo de 2025]. Disponible en: https://www.weforum.org/stories/2025/01/ai-transforming-global-health/

2. Rodríguez WFL, Portela OJM, Enríquez BA. La inteligencia artificial (IA) en la medicina y su

aprendizaje. Acta Med. [Internet]. 2024;22(4):261-263. [citado el 12 de marzo de 2025]. Disponible en: https://dx.doi.org/10.35366/117512.

3. Basu, Kanadpriya; Sinha, Ritwik; Ong, Aihui; Basu, Treena. Artificial intelligence: How is it changing medical sciences and its future? Indian Journal of Dermatology. 65(5):p 365-370, Sep–Oct 2020. [Internet] (2020). [citado el 12 de marzo de 2025]. Disponible en: http://dx.doi.org/10.4103/ijd.IJD_421_20

4. World Health Organization (2021). Global strategy on digital health 2020-2025. World Health Organization. IRIS (Institutional Repository for Information Sharing). [Internet]. [citado el 12 de marzo de 2025]. Disponible en: https://iris.who.int/handle/10665/344249

5. Alowais, S.A., Alghamdi, S.S., Alsuhebany, N. et al. Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Med Educ 23, 689, 2023. [Internet]. (2023). [citado el 12 de marzo de 2025]. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z

6. Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, Sillos C, De Leon L, Elepaño C, et al. Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digit Health 2(2): e0000198. [Internet]. (2023). [citado el 12 de marzo de 2025]. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pdig.0000198

7. Meskó, B., Görög, M. A short guide for medical professionals in the era of artificial intelligence. npj Digit. Med. 3, 126. [Internet] (2020). [citado el 12 de marzo de 2025]. Disponible en: https://doi.org/10.1038/s41746-020-00333-z.

8. Andrades, R; Angulo, M; Carvajal, Y; Coluccio, A; León, M; Peña, J; Rísquez, A. Conocimiento, Actitudes y Prácticas en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo entre estudiantes y profesores de la escuela de medicina Luis Razetti. Revista de la Facultad de Medicina, Vol.48 Núm. 1 [Internet] (2025). [citado el 12 de marzo de 2025]. Disponible en: http://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_fmed/article/view/30319

9. Amiri H, Peiravi S, Rezazadeh Shojaee SS, Rouhparvarzamin M, Nateghi MN, Etemadi MH, et al. Medical, dental, and nursing students’ attitudes and knowledge towards artificial intelligence: a systematic review and meta-analysis. BMC Med Educ 2024;24(1). [Internet]. (2024). [citado el 12 de marzo de 2025]. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1186/s12909-024-05406-1

10. Zaboor Ahmed, Khurram Khaliq Bhinder, Amna Tariq, Muhammad Junaid Tahir, Qasim Mehmood, Muhammad Saad Tabassum, et al. Knowledge, attitude, and practice of artificial intelligence among doctors and medical students in Pakistan: A cross-sectional online survey. Volume 76, 103493. [Internet]. (2022). ISSN 2049-0801. [citado el 3 de julio de 2024]. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.amsu.2022.103493.

11. Christian J. Park, Paul H. Yi, Eliot L. Siegel, Medical Student Perspectives on the Impact of Artificial Intelligence on the Practice of Medicine. Current Problems in Diagnostic Radiology, Volume 50, Issue 5, Pages 614-619. [Internet]. (2021). ISSN 0363-0188. [citado el 3 de julio de 2024]. Disponible en: https://doi.org/10.1067/j.cpradiol.2020.06.011.

12. Faye Yu Ci Ng, Arun James Thirunavukarasu, Haoran Cheng, Ting Fang Tan, Laura Gutierrez, Yanyan Lan, et al. Artificial intelligence education: An evidence-based medicine approach for consumers, translators, and developers. Cell Reports Medicine, Volume 4, Issue 10. [Internet]. 2023. ISSN 2666-3791. [citado el 3 de julio de 2024]. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2023.101230.

13. Rosy Tsopra, Nathan Peiffer-Smadja, Caroline Charlier, Florence Campeotto, Cédric Lemogne, Philippe Ruszniewski, Putting undergraduate medical students in AI-CDSS designers’ shoes: An innovative teaching method to develop digital health critical thinking. International Journal of Medical Informatics, Volume 171. [Internet]. 2023. ISSN 1386-5056. [citado el 3 de julio de 2024]. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2022.104980.