Anales de la RANM

152 A N A L E S R A N M R E V I S T A F U N D A D A E N 1 8 7 9 INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN MÉDICA Banegas JR, et al. An RANM. 2026;143(02): 145 - 159 La pirámide IA para la educación médica En la FIGURA 1 se presenta una propuesta de Pirámide IA para facultades de medicina, que abarca todo el ecosistema de la educación médica (grado, posgrado y EMC (20). En el nivel más bajo, se enseñan los fundamentos de la IA (alfabetización en IA): qué es, cómo funciona, qué puede y qué no. En el siguiente nivel, el de la ética, se procede a la conciencia- ción sobre sesgos, privacidad y responsabilidad. El siguiente nivel es de aplicación, enseñando herramientas en la práctica clínica y docencia. El último nivel es de innovación, centrada en investi- gación, y nuevos modelos educativos con IA. La evaluación continua y el feedback en todo el proceso son esenciales. La diferencia entre las estrategias de las facultades no radica en la IA que se enseña, sino en su enfoque: como herramienta técnica, competencia ética (que libera tiempo administrativo) o como una nueva identidad médica. Un factor diferencial crítico es la preparación docente; la brecha digital donde los alumnos son más competentes que sus profesores da lugar a programas liderados por estudiantes (como hackathons ), en contraste con Tabla 4. Comparación de modelos internacionales de integración de inteligencia artificial en la educación médica Dimensión España EE.UU. Reino Unido Canadá Grado Integración limitada Integración temprana en currículo (e.g., Harvard, Illinois) Basado en competencias nacionales En desarrollo Posgrado Amplio pero heterogéneo Estructurado e investi- gador Orientado a práctica clínica Integración progre- siva datos-clínica Formación continuada Relevante pero no estructurada Altamente desarrollada (AMA) Coordinación nacional Marco emergente Uso pedagó- gico de IA Muy limitado Avanzado (simulación, LLM, analítica) En desarrollo Limitado Modelo dominante Fase inicial Innovación curricular Regulación competencial Consenso académico Tabla estructurada y sintetizada a partir de los datos de la revisión narrativa de la literatura realizada por los autores (e.g., citas 15,16,20). IA: inteligencia artificial. AMA: American Medical Association. LLM: modelos de lenguaje grandes. Figura 1. Pirámide de Inteligencia Artificial para Facultades de Medicina: un marco estructural para la educación en IA. Esta figura muestra el progreso de la educación en IA (inteligencia artificial) desde el aprendizaje de los fundamentos de IA a la concienciación ética, las herramientas aplicadas y la innovación. La evaluación continua y feedback (retroalimentación) en todo el proceso es esencial. Figura traducida y adaptada de Saroha, 2025 (Cita 20).