Avances y retos en la educación médica: simulación e inteligencia artificial: Advances and challenges in medical education: simulation and artificial intelligence

Abstract

Introduction: Artificial intelligence may strengthen medical education. Objectives: To evaluate the association between artificial intelligence–assisted clinical simulation and the academic performance of students in the Clinical Semiotics course at a private university in Lima, Peru. Methods: An observational, retrospective, and comparative study analyzed data from 42, 41, and 78 students from the 2022, 2023, and 2024 cohorts, respectively, exposed to different teaching modalities: no simulation, mixed modality (50% hospital and 50% simulation), and 100% clinical simulation, respectively. Academic performance in the Clinical Semiotics course was evaluated. ANOVA and crude and adjusted linear regression models were applied to assess academic performance across cohorts, controlling for sociodemographic and academic variables. Results: The 2024 cohort, exposed to 100% clinical simulation, achieved the highest course averages compared with the mixed-modality and no-simulation cohorts. In the adjusted linear regression analysis, the 2024 cohort was independently associated with higher academic performance (β = 2.12; p < 0.001) compared with the 2022 cohort. Previous GPA (β = 0.48; p < 0.001) and accumulated credits (β = 0.04; p = 0.003) were positively associated with performance, whereas the percentage of absences (β = -0.08; p < 0.001) showed a significant negative association. Conclusion: In the exploratory context of this study, artificial intelligence–assisted clinical simulation was associated with better academic performance among students in the Clinical Semiotics course, suggesting its potential usefulness as an educational strategy in medical training. Keywords: Artificial intelligence; patient simulation; education, medical; academic performance; students, medical (Source: MeSH NLM).Introducción: La inteligencia artificial podría fortalecer la formación médica. Objetivos: Evaluar la asociación entre la simulación clínica asistida por inteligencia artificial y el rendimiento académico de estudiantes del curso de Semiología Clínica de una universidad privada de Lima, Perú. Métodos: Estudio observacional, retrospectivo y comparativo en el que se analizaron datos de 42, 41 y 78 estudiantes de las promociones 2022, 2023 y 2024, respectivamente, expuestos a diferentes modalidades de enseñanza: sin simulación, modalidad mixta (50% hospital y 50% simulación) y 100% simulación clínica; respectivamente. Se evaluó el rendimiento académico en el curso de Semiología Clínica. Se aplicó ANOVA y regresión lineal cruda y ajustada para evaluar el rendimiento académico entre cohortes, controlando variables sociodemográficas y académicas. Resultados: La cohorte 2024, expuesta a simulación clínica al 100%, obtuvo los mayores promedios en el curso en comparación con las cohortes con modalidad mixta y sin simulación. En el análisis de regresión lineal ajustado, la cohorte 2024 se asoció independientemente con un mayor rendimiento académico (β=2,12; p<0,001) en comparación con la cohorte 2022. El promedio previo (β=0,48; p<0,001) y los créditos acumulados (β=0,04; p=0,003) se asociaron positivamente con el rendimiento, mientras que el porcentaje de faltas (β=-0,08; p<0,001) mostró una asociación negativa significativa. Conclusión: En el contexto exploratorio del presente estudio, la simulación clínica asistida por inteligencia artificial se asoció con un mejor rendimiento académico en estudiantes del curso de Semiología Clínica, lo que sugiere su potencial utilidad como estrategia educativa en la formación médica. Palabras clave: Inteligencia artificial; simulación de paciente; educación médica; rendimiento académico; estudiantes de medicina (Fuente: DeCS BIREME)