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Emergencia para la virtualización
(2020) Marlene L. Antezana Soria Galvarro
Durante muchos años, las escuelas de medicina han estado trabajando para mejorar la enseñanzay vencer recursos de enseñanza sin efecto positivo, desechar estrategias memorísticas carentes decreatividad para el aprendizaje, pasar de lo teórico reiterativo a los hechos la importancia que tiene elfomento de la responsabilidad por el aprendizaje autodirigido, siendo el docente el guía y/o modeloque direccione de acuerdo a una planificación que responda a las necesidades de la comunidad.En muchas escuelas de medicina la educación por competencias ha permitido identificar distintasmetas y objetivos de aprendizaje transformando así la evaluación. Muchas escuelas han disminuidoel tiempo dedicado al plan de estudios de ciencias básicas mientras se integra la medicina clínicadentro de este plazo y retoman contenidos de las ciencias básicas en las residencias médicasposteriores.Hasta hace meses atrás, se reunían los estudiantes en entornos físicos universitarios uhospitalarios para el aprendizaje colaborativo, resolución de problemas o discutir casos clínicos enpequeño grupos; siendo la inmersión en contextos clínicos, tanto en contacto con pacientes comoen escenarios simulados, desde los comienzos de su formación, sin lugar a dudas. Los últimos mesesde muchas escuelas de medicina no han sido diferentes al de la Facultad de Medicina “Dr. AurelioMelean”, el COVID-19 también tuvo el potencial de afectar los estudios a lo largo de todo el procesoeducativo de sus carreras.
Enfrentando los Retos de la Inteligencia Artificial: Ética, Transparencia y Futuro
(2023) Marlene L. Antezana Soria Galvarro
Los últimos avances de la tecnología, específicamente la Inteligencia Artificial (IA), no terminan de sorprendernos y ya hay novedades de nuevos adelantos, lo cuál es imposible detener y la sociedad, de una u otra forma, es afectado en lo laboral o incluso en su cotidianidad.El denominativo de Inteligencia Artificial fue aplicado por primera vez por Jhon McCarthy en 1956 en una convención donde se trató sobre el lenguaje natural de algunas maquinas1.A lo largo del tiempo e históricamente, hubieron eventos sorprendentes como el Deep Blue que en 1997 ganó un partido de ajedrez al campeón Kasparov2, esto es tan solo un ejemplo de los muchos sucesos donde la IA intervino. Es producto de la IA el Transformador Generativo Preentrenado (GPT) que se lanzó en junio de 2018 con 117 millones de parámetros3, a partir del cual surgieron las diferentes generaciones del GPT , hasta la versión actual. No conviene que se escriba el número de generación, porque que de la hora actual que se escribe este editorial, hasta que se publique, es posible que cambie el GPT a una generación superior. ¿Pero qué es exactamente la IA?, solicitamos definirlo al mismo chatGPT: la inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas o sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción visual, el reconocimiento de voz, el lenguaje natural y la toma de decisiones.No aplicar la IA en las diferentes áreas del conocimiento implica perderse de las bondades de los adelantos, si, es cierto, pero también es necesario considerar los posibles problemas que se puede tener al utilizar la IA.Los profesionales y estudiantes de las diversas áreas de la ciencia deben considerar la posibilidad de información errónea donde la IA puede haberse basado en información inexacta por resultados sesgados4.Plantear una pregunta para que el chatGPT nos responda, debe evitar hasta minúsculas imprecisiones, lo contrario puede llevar a respuestas diferentes de lo correcto.Las múltiples diferencias entre personas, géneros, países, continentes, tiempos, circunstancias, labores, intereses, etc., pueden no ser vencidas por la IA, y las respuestas obtenidas pueden carecer de coherencia con la realidad y contexto del que solicita la información. Los diversos modelos de lenguaje pueden aprender y replicar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, esto puede generar conflictos en grandes decisiones como institucionales hasta de estado, por ejemplo reflejando perjuicios hacia diferentes grupos de población o beneficio a quienes no corresponde, ejemplo de estos hay varios, como la selección de personas factibles de alcanzar un crédito bancario, individuos con mas probabilidad de recaer en hechos delictivos, la atribución de posibilidad de x enfermedad basado en grupo sanguíneo, y así hay varios errores que se presentaron en la historia de la ciencia5. Es muy posible que lo negativo planteado en líneas superiores sea salvado, es lo deseado. sobre todo exigiendo y/o forzando la interpretabilidad. Confiar en las decisiones que toman los algoritmos de la IA, es fundamental, pero la confianza será a partir de la posibilidad de interpretar o explicarnos los algoritmos que llevaron a una determinada decisión6. Lo planteado repercutirá en los procesos de enseñanza y aprendizaje, los estudiantes portan ordenadores como recurso primordial de su persona, en ese contexto no estamos lejos de que no haya derecho a desconocer temas encomendados, por tener todas las posibilidades de explorar temas específicos de una asignatura. El desafío estará en el trabajo de verificación de datos, para ello es necesario promover cursos sobre la interpretación de resultados de inteligencia artificial y la verificación de datos7.Es necesario replantear las nuevos recursos de enseñanza, basado en competencias, donde se considere proporcionar a los estudiantes conjuntos de datos de práctica que puedan explorar y analizar. Esto les permitirá aplicar las habilidades adquiridas para evaluar la calidad y autenticidad de los datos8. Les será de utilidad promover en los estudiantes el estudio y análisis de caso éticos que destaquen situaciones donde la falta de transparencia o la manipulación de datos haya llevado a resultados no confiables. Esto ayudará a los estudiantes a comprender los riesgos asociados9.Fomentar la participación en foros de discusión en línea o en el aula para que los estudiantes puedan intercambiar ideas y experiencias sobre la interpretación de resultados de inteligencia artificial y la verificación de datos. El diseñar proyectos prácticos que desafíen a los estudiantes a aplicar sus habilidades en la verificación de datos en escenarios del mundo real permitirá practicar y aplicar lo aprendido de manera significativa9.En el área de la investigación, así como existen grandes adelantos para obtener información, así también se progresa a la exigencia de la declaración del uso de IA y su interpretabilidad. Concluyo reconociendo los grandes beneficios de la IA pero también la necesidad de exigirnos el cuestionamiento de los algoritmos de respuestas.
La Autoría Científica, Cuestión de Ética
(2021) Marlene L. Antezana Soria Galvarro
Son tres los aspectos éticos más importantes que pueden afectar a la credibilidad de las publicaciones de investigaciones científicas. Por un lado, la originalidad de todo el material que se envía, incluidas figuras y tablas; por otra parte, la autoría de todos los firmantes del manuscrito; y por último los conflictos de intereses1El primero y tercero, temas bastamente amplios, no son motivo del actual escrito. Sobre las autorías, la Gaceta Médica Boliviana, sigue las recomendaciones emanadas del Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas (International Committee of Medical Journal Editors, ICMJE), donde se indica que un autor debe cumplir los siguientes cuatro criterios: • Contribuciones sustantivas al concepto o diseño del trabajo, o a la adquisición de datos, su análisis o su interpretación • Redacción del trabajo o revisión crítica del contenido intelectual más relevante • Aprobación final de la versión para publicar • Aceptar asumir responsabilidad sobre todos los aspectos del trabajo garantizando que las cuestiones relacionadas con la exactitud o la integridad de cualquier parte del mismo se investiguen y resuelvan apropiadamente.Es necesario aclarar que todos los que fungen de autor deben cumplir con todos los criterios descritos y no con uno solo2. El autor corresponsal, no solo será el que tenga comunicación con los editores de la revista, será también el garante3 del resto de los autores, garante de su honestidad, créditos y responsabilidad, en el extenso de lo que publican.
Meritorio profesor: Dr. Aurelio Meleán Camacho
(2020) Marlene L. Antezana Soria Galvarro
Notable profesional que nació en la ciudad de Cochabamba en 1879 y falleció en 1952. Luego de cursar estudios primarios y secundarios, obtuvo el título de bachiller en filosofía y letras en la misma ciudad1. Curso sus estudios universitarios en Chile, obteniendo el título de médico cirujano en 1904 el cual fue revalidado en Bolivia durante la presidencia de José Manuel Pando1. Durante su formación universitaria fue condiscípulo del profesor Dr. Emilio Croisset, célebre Anátomo–Patólogo chileno1. Se especializó durante cinco años en Cirugía General en Berlín y Hamburgo (Alemania), concluyendo la especialidad en 1911. Fue discípulo del renombrado cirujano Theodor Billroth, especialista en cirugía gástrica. Plasmó en Cochabamba la plenitud y destreza de la disciplina quirúrgica de su famoso maestro, heredando técnicas y firmeza en sus resoluciones1.