Simulación clínica híbrida: integración de pacientes estandarizados y virtuales con IA

Resumen

La simulación clínica es un componente esencial en la formación médica temprana y ha consolidado a los pacientes estandarizados como recurso clave para desarrollar habilidades comunicativas, socioemocionales y de razonamiento diagnóstico. Sin embargo, su implementación enfrenta limitaciones logísticas, costos elevados y desafíos de escalabilidad en instituciones con alta matrícula. En este contexto, los pacientes virtuales potenciados por inteligencia artificial han surgido como herramientas complementarias que permiten ampliar la práctica deliberada mediante escenarios repetibles, retroalimentación inmediata y estandarización del desempeño. La literatura reciente destaca que los modelos de lenguaje avanzados pueden sostener entrevistas clínicas simuladas con niveles aceptables de coherencia y utilidad pedagógica, abriendo oportunidades para integrar estrategias híbridas que combinen la riqueza del encuentro humano con la eficiencia tecnológica. Esta convergencia plantea beneficios formativos significativos, pero también retos éticos y pedagógicos relacionados con sesgos algorítmicos, seguridad psicológica del estudiantado y necesidad de supervisión docente. Para instituciones de educación médica en Latinoamérica como la FES Iztacala, los modelos híbridos representan una alternativa viable para mejorar la cobertura, optimizar recursos y fortalecer la equidad educativa sin sustituir la dimensión humanista inherente al paciente estandarizado. Este manuscrito sintetiza la evidencia reciente sobre el potencial y las limitaciones de la integración de pacientes estandarizados y virtuales con inteligencia artificial, y propone lineamientos iniciales para una adopción responsable en currículos preclínicos.