Simuladores médicos: por qué la IA obliga a repensar cómo se entrenan los profesionales de la salud

Durante décadas, buena parte de la formación médica se apoyó en una lógica sencilla: observar a un profesional experimentado, asistirlo y, progresivamente, comenzar a realizar procedimientos sobre pacientes. Los centros de simulación buscan modificar esa secuencia. “Que la primera vez sea en simulación y no con un paciente”, resume Diego Vinciguerra, director y coordinador del Centro de Simulación de la Fundación Barceló. Allí, los futuros profesionales pueden practicar una técnica, tomar decisiones, equivocarse, recibir una devolución y volver a intentarlo antes de enfrentarse a una situación real.

Esto no es nuevo, pero el avance de la inteligencia artificial obliga a abrir una discusión más amplia. Si los profesionales comienzan a apoyarse cada vez más en algoritmos para interpretar información y tomar decisiones, ¿será necesario entrenarlos periódicamente para preservar habilidades y detectar cuándo la tecnología se equivoca? ¿Podrían los médicos terminar acumulando “horas de simulador”, como los pilotos de avión?

Para Vinciguerra, la simulación ya dejó de ocupar un lugar secundario. “Hoy la simulación ocupa un lugar central en la educación en ciencias de la salud”, afirma. En el posgrado, tiene una tradición especialmente fuerte en simulación en Anestesiología, Emergencias, Terapia Intensiva, Obstetricia, Neonatología, Pediatría y Cirugía.

Y no siempre implica tecnología sofisticada. Puede tratarse de practicar una técnica puntual o recrear una emergencia obstétrica, una reanimación neonatal, una vía aérea difícil o el deterioro repentino de un paciente. Para Vinciguerra, tan importante como el realismo del dispositivo es qué se quiere enseñar, cómo se diseña la experiencia y qué reflexión se hace después, muchas veces mediante un debriefing en el que se analiza lo ocurrido.

En cirugía, la lógica adquiere todavía más relevancia. Agustín Albani Forneris, jefe del laboratorio quirúrgico del Centro Universitario de Educación basada en Simulación de la Universidad Hospital Italiano (Cuesim), sostiene que cualquier actividad quirúrgica debería haberse realizado previamente en simuladores.

Durante décadas, explican desde el Italiano, la enseñanza quirúrgica se resumía en la máxima “ver uno, hacer uno, enseñar uno”. Eso implicaba que parte de la curva de aprendizaje inevitablemente ocurriera sobre pacientes. “En el simulador uno puede equivocarse, tomar el plano anatómico equivocado, lesionar una estructura y ver la consecuencia. Ese error es enseñanza pura. En un paciente, ese mismo error es una complicación”, señala Albani Forneris.

Además, posibilita trabajar sobre habilidades menos técnicas, como la comunicación, el liderazgo y la coordinación entre profesionales, que también pueden ser determinantes frente a una emergencia.

La simulación no es solamente una herramienta intuitivamente atractiva. Existe evidencia sobre su impacto. Martín Palavecino, coordinador quirúrgico del Cuesim, cita estudios en los que residentes entrenados previamente con simuladores tuvieron un mejor desempeño posterior en quirófano.

Un ensayo publicado en Annals of Surgery encontró, por ejemplo, que residentes entrenados con realidad virtual realizaron un procedimiento un 29% más rápido y cometieron menos errores. Otro trabajo, publicado en Archives of Internal Medicine, evaluó el entrenamiento para colocar catéteres venosos centrales. Se vio que las infecciones asociadas al procedimiento descendieron de 3,20 a 0,50 por cada 1000 días-catéter en la unidad donde se implementó el programa.

Para Vinciguerra, la expansión de la IA hará que la simulación cobre todavía mayor relevancia. No solo para preservar destrezas, sino porque aparecerá una competencia nueva: aprender a trabajar con algoritmos sin delegar completamente el criterio profesional.

“La IA va a ayudarnos cada vez más a ordenar información, interpretar datos o sugerir decisiones. Eso puede ser extraordinariamente útil, pero también existe el riesgo de empezar a delegar capacidades que después necesitamos conservar”, advierte.

La simulación permitiría entrenar precisamente esa tensión. Vinciguerra propone un ejemplo: presentar un caso clínico en el que una inteligencia artificial sugiera una conducta aparentemente correcta, pero equivocada, y evaluar si el profesional es capaz de advertirlo, cuestionar la recomendación y tomar otra decisión.

“Vamos a tener que aprender cuándo confiar en la tecnología, cuándo cuestionarla y cuándo recuperar el control”, sostiene. Para Vinciguerra, hay allí una aparente paradoja: “Cuanto más tecnológico sea el sistema de salud, más importante va a ser entrenar algunas capacidades profundamente humanas, como el juicio clínico, el pensamiento crítico, la comunicación, el liderazgo y el trabajo en equipo”.

La comparación inevitable es con la aviación. “Un piloto no deja de entrenar cuando obtiene su licencia. Vuelve periódicamente al simulador para mantener competencias y enfrentarse a situaciones críticas que, afortunadamente, quizá casi nunca encuentre durante un vuelo real”, dice Vinciguerra. Para él, la medicina podría avanzar hacia un modelo parecido.

En la Argentina, señala, la Ley Nicolás ya introdujo la discusión sobre la verificación periódica de la aptitud profesional y contempla la simulación para evaluar determinadas destrezas.

Pero más que acumular una cantidad determinada de horas, Vinciguerra propone cambiar el criterio. Hoy muchas veces se establece un tiempo fijo de entrenamiento aunque el desempeño alcanzado por cada persona sea diferente. La lógica podría invertirse, y pasar a definir primero qué competencia debe demostrar un profesional y permitir que cada uno entrene el tiempo necesario para alcanzarla.

“La clave es combinar entrenamiento periódico con demostración de competencia”, señala.

En otros países ya existen pasos en esa dirección. En Estados Unidos, por ejemplo, un residente de cirugía general debe superar una evaluación práctica mediante simulación como parte de los requisitos para acceder a su certificación.

La tecnología, sin embargo, por ahora tiene límites. La realidad virtual, aumentada y los sensores hápticos consiguen reproducir experiencias cada vez más realistas, pero todavía resulta difícil recrear simultáneamente todas las características de un cuerpo vivo.

Existe además una frontera que probablemente ninguna tecnología pueda eliminar. Por más perfecto que sea el escenario, explica Palavecino, quien está entrenando sabe que se encuentra en un ambiente controlado y que un error no tendrá las mismas consecuencias que frente a un paciente real.

Por Alejandro Horvat

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