Proyecto de formación en inteligencia artificial en Ciencias de la Salud y la Visión para los alumnos del Grado de Óptica y Optometría.

Abstract

La Inteligencia artificial (IA) es la disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico. La IA muestra un potencial prometedor para impactar en la salud. En Ciencias de la Visión (CDV), puede mejorar el diagnóstico y asesoramiento de la retinopatía diabética, degeneración macular asociada a la edad, cataratas, glaucoma, enfermedades corneales, retinopatía del prematuro, telemedicina, etc. En educación en CDV hay poco publicado, siendo un campo potencial y exponencial. Por ello, la necesidad de su implementación en los planes de estudios. Esto justificaría un estudio de campo sobre el estado actual y las necesidades de los estudiantes para implementarlo desde una visión global y ética, que fomente el pensamiento crítico y el respeto a los derechos humanos. METODOLOGÍA Se realiza un estudio cuasi-experimental con una encuesta previa y posterior a controles (clase normal) y casos (clase de IA aplicada a las CDV). La población diana son estudiantes voluntarios del Grado de Óptica y Optometría de la Universidad Complutense de Madrid, previo consentimiento informado, voluntaria y anonimizada, disponible en https://forms.gle/YkFPDvvJXzGFJuES8. Los datos semicuantitativos se analizan con SPSS, no paramétricos, y se comparan con U-de Mann Wittney casos-controles, y Wilcoxon pre-post intervención. RESULTADOS. La mayoría definió la IA como una herramienta de ayuda. Aunque términos como “IA” y “ChatGPT” eran conocidos, conceptos como aprendizaje automático (ML), profundo (DL) y redes neuronales convolucionales (CNN) mostraban escaso conocimiento, que mejoró tras la intervención (p<0.001). El 75% no había recibido formación previa en IA y más del 60% desconocía sus aplicaciones en CDV. El interés fue alto, que aumentó tras la clase en crear algoritmos propios (p<0.001) y conocer soluciones comerciales basadas en IA (p=0.003). Las aplicaciones más valoradas fueron la traducción de textos científicos (>90%) y el aprendizaje personalizado (p=0.001). En el grupo control no se observaron cambios, confirmando la fiabilidad (α de Cronbach >0.8). En cuanto a ética, los participantes mostraron una actitud positiva desde el inicio, con mejoras significativas tras la clase en ítems como transparencia ética del diseño y auditoría. DISCUSIÓN. Los datos concuerdan con lo esperado. En ellos, hay una mejora en el conocimiento de los términos básicos, especialmente en los menos conocidos. Se muestra un gran interés por las aplicaciones formativas en general y en lectura y traducción de textos científicos en particular. Las consideraciones éticas son altas desde el inicio, aumentando su concienciación tras la clase basada en los protocolos de la UNESCO, que son altas respecto a otros. Los estudiantes muestran mayor conocimiento previo que los estudiantes de oftalmología del año pasado. La percepción de implementación de la IA en el futuro es positiva, coincidente con la literatura. Esto invita a implementaciones futuras de formación específica y detallada sobre los temas de interés atendiendo a las consideraciones éticas. CONCLUSIONES: Se ha recibido poca formación previa, con un aprendizaje significativo tras formación específica. Se muestran éticos y desean recibir más formación.