Formación de la metacompetencia toma de decisiones clínicas coasistida por Inteligencia Artificial en Medicina Interna

Autores/as

  • Luis Anibal Alonso Betancourt Educación
  • Edilio Silva Velasco
  • Yamila López Planos

Palabras clave:

metacompetencia, toma de decisiones clínicas, inteligencia artificial, internado rotatorio, educación médica

Resumen

Introducción: La metacompetencia toma de decisiones clínicas coasistida por IA integra habilidades cognitivas complejas, juicio clínico y reflexión metacognitiva con apoyo tecnológico, potenciando la seguridad y eficacia en la atención médica.

Objetivo: Evaluar la formación de la metacompetencia toma de decisiones clínicas coasistida por IA en internos de Medicina Interna mediante procedimiento didáctico‑asistencial integrado.

Método: Estudio pre‑experimental de corte transversal con 45 internos que rotan por Medicina Interna (octubre–noviembre 2025) del Hospital Lenin de Holguín. Se aplicó un procedimiento que integró IA en pase de visita, guardia médica, consulta e interconsulta docente. Se evaluó la metacompetencia pre y post mediante rúbrica analítica; se compararon medianas con prueba de Wilcoxon (α=0,05).

Resultados: Se observó mejora significativa en la metacompetencia total (mediana pre 59 vs. post 84; p<0,001) y en todas las dimensiones evaluadas.

Conclusiones: El procedimiento coasistido por IA fue eficaz para desarrollar la metacompetencia toma de decisiones clínicas, recomendándose su inclusión curricular y evaluación longitudinal.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Salas Perea R, Salas Mainegra A. Modelo formativo del médico cubano. Bases teórico metodológicas. La Habana: Editorial Ciencias Médicas. 2017. [citado 23/04/2025]. Disponible en: http://www.bvs.sld.cu/libros_texto/modelo_formativo_medico_cubano/modelo_formativo.pdf

Cuba. Ministerio de Salud Pública (MINSAP). Plan de estudios E de la formación del estudiante de Medicina. La Habana; 2019.

Alonso Chill O, Blanco Aspiazu MA, Hernández Azcuy O, Miralles Aguilera E. Programa de la asignatura de Medicina Interna. La Habana: MINSAP; 2010.

Corona-Martínez L, Fonseca-Hernández M. El aprendizaje del método clínico en la formación médica actual. Una reflexión polémica, necesaria e impostergable. Medisur. 2019 [citado 11/12/2025];17(2). Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/ms/v17n2/1727-897X-ms-17-02-173.pdf

Cabrales Fuentes J, Cuesta Álvarez JA. La universidad de Ciencias Médicas en el contexto de la tecnología digital. Rev Corr Cient Méd. 2019 [citado 31/01/2024];23(3). Disponible en http://scielo.sld.cu/pdf/ccm/v23n3/1560-4381-ccm-23-03-682.pdf

Alonso Betancourt LA, Tamayo Megret M, Mestre Gómez U, Lescay Blanco DM. Formación de metacompetencias en estudiantes universitarios basada en el aprendizaje móvil. Rev. Univ y Soc. 2023. [citado 06/02/2025];15(6):331-43. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S221836202023000600331&lng=en&nrm=iso&tlng=es

Juca Maldonado F, Carrión González J, Juca Abril A. B-learning y Moodle comoestrategiaen la educaciónuniversitaria. Rev. Conrado.2020. [citado 16/07/2025];16(76):215-220. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S199086442020000500215&lng=es&tlng=es

Valcárcel Izquierdo N, Díaz Díaz AA. Epistemología de las ciencias de la educación médica: sistematización cubana. La Habana: Ciencias Médicas; 2021. [citado 25/07/2025]. Disponible en: http://bvs.sld.cu/libros/epistemologia_ciencias_educacion_medica/epistemologia_ciencias_educacion.pdf

Martínez Hernández M, Castro Peraza MA,de la Fuente Valdés L, Medina Ascencio D. Aprendizaje en red, una opción en tiempos de COVID-19. Rev. Cubana de Hig y Epidemiol. 2020. [citado 28/03/2025];57. Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/hie/v57/1561-3003-hie-57-e980.pdf

Salas Perea RS, Salas Mainegra L, Salas Mainegra A. Las competencias y la educación médica cubana; La Habana: Editorial Ciencias Médicas; 2022. Disponible en: http://bvs.sld.cu/libros/las_competencias_educacion_medica/competencias_educacion_medica_cubana.pdf

Marenco Escuderos AD, Restrepo D, Rambal-Rivaldo L. El rol del contexto educativo digital vs presencial en perfiles de engagementacadémico: estudio comparativo durante y post confiamiento. Rev.Investig.Educ. 2024. [citado 28/01/2025];542(1):61-77. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9298752

De Pedro NM, Pérez Díaz T, Pozo Abreu SM, Betancourt Plaza I, González Martínez I. y Martínez Santiuste, A. Análisis del programa Propedéutica clínica y Semiología Médica: Una estrategia estructurada por pasos. Rev. Habanera de CienciasMédicas.2019. [citado 09/01/2025];18(1). Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/rhcm/v18n1/1729-519X-rhcm-18-01-114.pdf

Rodrigo Cano D, De-Casas Moreno P, Aguaded I. Aprendizaje móvil (m-learning) como recurso formativo para empresas. Mediterranea. 2020. [citado 28/11/2025;11(1):61-74. Recuperado de https://scispace.com/pdf/aprendizaje-movil-m-learning-como-recurso-formativo-para-44dookq9ll.pdf

Hernández Sampieri R, Fernández Collado C, Batista P. Metodología de la investigación. 6ta ed. México: Edamsa Impresiones S.A; 2014. [citado 17/01/2025]. Disponible en:

https://www.uv.mx/personal/cbustamante/files/2011/06/Metodologia-de-laInvestigaci%C3%83%C2%B3n_Sampieri.pdf

Organización Panamericana Salud. Declaración de Helsinki de la AMM. Principios éticos para las investigaciones médicas en seres humanos. Asociación Médica Mundial. 2024 [citado 15/07/2025]. Disponible en:

https://www.paho.org/es/documentos/declaracion-helsinki-amm-principios-eticos-para-investigaciones-medicas-seres-humanos

Gamarra Astuhuaman G, Pujay Cristóbal OE, Ventura Janampa M. Aplicación de las pruebas estadísticas de Wilcoxon y Mann-Whitney con SPSS. CTSCAFE .2020 [citado 18 /08/2026];2(4):15. Disponible en: https://ctscafe.pe/index.php/ctscafe/article/view/51

Nápoles Díaz H, Sobrino Pontigo E, Rodríguez Hidalgo RC. Los dispositivos móviles como escenario de aprendizaje en línea en condiciones de virtualidad. Rev Mendive. 2022. [citado 28/01/2025];20(2):569-582. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-76962022000200569&lng=es&tlng=es

Ouanes K, Farhah N. Effectiveness of artificial intelligence (AI) in clinical decision support systems and care delivery. J Med Syst. 2024.[citado 15/12/2025];48(1):74. Disponible en: https://psnet.ahrq.gov/issue/effectiveness-artificial-intelligence-ai-clinical-decision-support-systems-and-care-delivery

Publicado

2026-02-19

Cómo citar

1.
Alonso Betancourt LA, Silva Velasco E, López Planos Y. Formación de la metacompetencia toma de decisiones clínicas coasistida por Inteligencia Artificial en Medicina Interna. CCM [Internet]. 19 de febrero de 2026 [citado 20 de febrero de 2026];30:e5589. Disponible en: https://revcocmed.sld.cu/index.php/cocmed/article/view/5589

Número

Sección

ARTÍCULOS ORIGINALES