Pilar de recursos · Educación en IA en salud
Educación en IA en salud: de los conceptos al uso responsable
La educación en IA en salud debe explicar las capacidades y limitaciones en el entorno donde trabajan los alumnos. El uso práctico requiere juicio clínico y supervisión.
Comience con la audiencia y el contexto clínico
Identifique si los alumnos necesitan alfabetización básica en IA, evaluación de flujo de trabajo o creación de herramientas supervisada.
Seleccione ejemplos apropiados para su rol. Utilice material aprobado o sintético en lugar de información identificable del paciente en los ejemplos de enseñanza.
Enseñar las limitaciones junto con los casos de uso
Discuta las respuestas sin respaldo, la calidad de la fuente, el sesgo y el manejo de datos. Haga explícita la escalada y la supervisión humana.
La orientación de la OMS aborda las consideraciones éticas y de gobernanza para la IA en la salud. No respalda a Perceptors AI.
Evaluar la aplicación, no solo la recuperación de memoria
Pida a los alumnos que expliquen por qué se puede o no usar un resultado de IA en una situación determinada.
Documente los criterios de evaluación. No infiera la seguridad clínica o los resultados del paciente a partir de un certificado de finalización.
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