Rosa Belén Mohedano del Pozo

Introducción. La rápida integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación biomédica ha generado una necesidad urgente de un marco que sirva de guía para el estudiantado y para el personal académico. En España, las instituciones están adoptando la IA con rapidez, pero sin una orientación regulatoria o pedagógica homogénea. Se requieren enfoques estructurados que permitan priorizar competencias my abordar los desafíos éticos, legales y educativos emergentes. Métodos. Se llevó a cabo un estudio Delphi coordinado por la UEM, utilizando REDCap para gestionar las rondas iterativas. El proyecto recibió apoyo financiero de la Sociedad Española de Educación Médica (SEDEM). Expertos en educación médica, algunos con conocimientos específicos en IA, participaron en una serie de cuestionarios en línea. A través de retroalimentación anonimizada, los participantes evaluaron, refinaron y priorizaron un conjunto de áreas donde el impacto de la IA resulta esencial. Resultados. Los expertos coincidieron en la necesidad de habilidades más allá de la alfabetización técnica, destacando el pensamiento crítico, la interpretación de resultados generados por IA, la conciencia sobre sesgos y la responsabilidad profesional. Las consideraciones éticas y legales, especialmente las relacionadas con la privacidad, la transparencia y la toma de decisiones, fueron altamente priorizadas. También subrayaron el carácter transversal de la IA, sugiriendo que las competencias deben integrarse en todo el currículo y no tratarse como contenidos aislados. Discusión. A pesar de la heterogeneidad institucional, el consenso convergió en áreas que equilibran la innovación con salvaguardas éticas. Los resultados respaldan el desarrollo de un marco competencial capaz de guiar el diseño curricular, orientar la formación del profesorado y promover un uso responsable y basado en la evidencia de la IA, sin comprometer la autonomía profesional.

La inteligencia artificial generativa (IAG), con aplicaciones como ChatGPT, se ha convertido en una interesante herramienta en el ámbito de la educación biomédica. Entre sus bondades destaca la simplificación y mejora del proceso enseñanza-aprendizaje, favoreciendo la búsqueda de información, la creación y actualización de contenido, la simulación de escenarios clínicos, la atención personalizada o la evaluación inmediata. Sin embargo, son muchos los riesgos que comporta una herramienta tan novedosa y disruptiva. Debido a ello, con el objetivo de evaluar estas amenazas, utilizamos los Principios Éticos de la UNESCO y el Reglamento de la Unión Europea sobre Inteligencia Artificial, concluyendo que el principal riesgo de estas aplicaciones deriva de su potencial capacidad discriminatoria, especialmente en referencia a la evaluación y categorización de los estudiantes; también, de la aparición de diferentes sesgos técnicos, de la falta de equidad, de control, de transparencia y de privacidad, o del plagio y la falsa autoría.

En este artículo reflexionamos sobre la potencialidad terapéutica de los nuevos desarrollos de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la salud mental, en particular en la prevención de conductas suicidas. En primer lugar, analizamos los aspectos tecno-científicos más relevantes del Machine Learning en el entorno de las Redes Sociales, las aplicaciones móviles y los chatbots, así como las ventajas e inconvenientes de esta nueva Psiquiatría Computacional. A continuación, consideramos los límites y dificultades en el uso de estas tecnologías desde una perspectiva ética, además del marco legal para que estas aplicaciones preventivas sean garantistas en lo que a eficacia, seguridad, privacidad, transparencia, responsabilidad y equidad se refiere. Si bien las amenazas son considerables, concluimos que con una correcta identificación y gestión de las mismas el alcance terapéutico de estas herramientas se antoja alentador.

Gut microbiota is composed of different microorganisms that play an important role in the host. New research shows that bidirectional communications happen between intestinal microbiota and the brain, which is known as the gut–brain axis. This communication is significant and could have a negative or positive effect depending on the state of the gut microbiota. Anorexia nervosa (AN) is a mental illness associated with metabolic, immunologic, biochemical, sensory abnormalities, and extremely low body weight. Different studies have shown a dysbiosis in patients with AN. Due to the gut–brain axis, it was observed that some of the symptoms could be improved in these patients by boosting their gut microbiota. This paper highlights some evidence connecting the role of microbiota in the AN onset and disease progress. Finally, a proposal is done to include the microbiota analysis as part of the recovery protocol used to treat AN patients. When conducting clinical studies of gut microbiota in AN patients, dysbiosis is expected to be found. Then the prescription of a personalized treatment rich in prebiotics and probiotics could be proposed to reverse the dysbiosis.