ChatGPT: oportunidades y riesgos en la asistencia, docencia e investigación médica / ChatGPT: opportunities and risks in the fields of medical care, teaching, and research

Resumen ChatGPT es un asistente virtual con inteligencia artificial que utiliza lenguaje natural para comunicarse, es decir, mantiene conversaciones como las que se tendrían con otro humano. Puede aplicarse en educación a todos los niveles, que incluye la educación médica, tanto para la formación, la investigación, la escritura de artículos científicos, la atención clínica y la medicina personalizada. Puede modificar la interacción entre médicos y pacientes para mejorar los estándares de calidad de la atención médica y la seguridad, por ejemplo, al sugerir medidas preventivas en un paciente que en ocasiones no son consideradas por el médico por múltiples causas. Los usos potenciales del ChatGPT en la educación médica, como una herramienta de ayuda en la redacción de artículos científicos, un asistente en la atención para pacientes y médicos para una práctica más personalizada, son algunas de las aplicaciones que se analizan en este artículo. Los aspectos éticos, originalidad, contenido inapropiado o incorrecto, citas incorrectas, ciberseguridad, alucinaciones y plagio son ejemplos de las situaciones a tomar en cuenta al usar las herramientas basadas en inteligencia artificial en medicina.

Abstract ChatGPT is a virtual assistant with artificial intelligence (AI) that uses natural language to communicate, i.e., it holds conversations as those that would take place with another human being. It can be applied at all educational levels, including medical education, where it can impact medical training, research, the writing of scientific articles, clinical care, and personalized medicine. It can modify interactions between physicians and patients and thus improve the standards of healthcare quality and safety, for example, by suggesting preventive measures in a patient that sometimes are not considered by the physician for multiple reasons. ChatGPT potential uses in medical education, as a tool to support the writing of scientific articles, as a medical care assistant for patients and doctors for a more personalized medical approach, are some of the applications discussed in this article. Ethical aspects, originality, inappropriate or incorrect content, incorrect citations, cybersecurity, hallucinations, and plagiarism are some examples of situations to be considered when using AI-based tools in medicine.

La medicina y el metaverso: aplicaciones actuales y futuro / Medicine and the metaverse: current applications and future

Resumen Las innovadoras tecnologías del metaverso y el chat GPT4 (basado en inteligencia artificial) están presentes en el discurso cotidiano de la sociedad; recientemente se han introducido en la práctica médica y están provocando importantes cambios. En cuanto al metaverso ("después del universo"), diversas escuelas y facultades de medicina del mundo comienzan a utilizarlo como una estrategia innovadora dirigida a la enseñanza de materias como anatomía, histología, oftalmología y simulación en mundos paralelos (virtuales) para el aprendizaje y supervisión de cirugías, así como para otras aplicaciones en educación médica y en la relación médico-paciente. Si bien debe tomarse en cuenta como un área de oportunidad para la transformación de la medicina, es importante considerar las diversas limitaciones y riesgos del metaverso en la práctica médica, la formación de estudiantes y la relación del médico con los problemas de salud a los que se enfrenta en su práctica.

Abstract Innovative technologies such as the metaverse and chat GPT-4 (based on artificial intelligence) are present in the daily discourse of society; recently, they have been introduced into medical practice and are bringing about important changes. In the case of the metaverse ("beyond the universe"), various medical schools and departments around the world are beginning to use it as an innovative strategy for teaching subjects such as anatomy, histology, ophthalmology, and simulation in parallel (virtual) worlds for learning and supervision of surgeries, as well as for other applications in medical education and in the doctor-patient relationship. Although it should be regarded as an area of opportunity for the transformation of medicine, it is important to consider the various limitations and risks of the metaverse in medical practice, student training, and physicians' relationship with the health problems they have to deal with in their practice.

Trayectorias académicas de los estudiantes de licenciaturas de ciencias de la salud / Health sciences undergraduate students academic track records

Resumen Antecedentes: El análisis de las trayectorias académicas es fundamental para evaluar la formación de los estudiantes y la estructura de los programas de estudio de educación superior, lo que permite diagnosticar y prevenir el rezago y abandono escolar. Objetivo: Analizar las diferencias en las trayectorias académicas de los estudiantes de las licenciaturas en ciencias de la salud de la UNAM de las generaciones 2001 a 2016. Material y métodos: Estudio de cohortes reales; se calcularon tasas de egreso y rezago. Se realizó ANOVA para contrastar el egreso entre planteles por carrera y tiempo. Para identificar los períodos críticos se utilizaron funciones de supervivencia con el método de Kaplan-Meier. Resultados: En las licenciaturas en enfermería y medicina se observaron los menores porcentajes de rezago; enfermería presentó los mayores porcentajes de egreso, sobre todo en la Facultad de Estudios Superiores Zaragoza; odontología mostró los menores índices de egreso y mayores índices de abandono y rezago. Las mujeres mostraron mayor egreso y menor riesgo de abandono y rezago. Conclusiones: Los estudiantes de las licenciaturas en enfermería, medicina y psicología de las facultades de estudios superiores Zaragoza e Iztacala, con programas modulares, alcanzaron los mayores porcentajes de egreso y menores índices de abandono y rezago.

Abstract Background: Academic track record analysis is essential for evaluating the training of students and the structure of higher education study programs, which allows diagnosing and preventing educational lag and school dropout. Objective: To analyze the differences in academic track records of UNAM health sciences undergraduate students from generations 2001 to 2016. Material and methods: Study of real cohorts; graduation and lag rates were calculated. ANOVA was used to contrast the graduation rates between campuses by undergraduate program and time. To identify critical periods, survival functions were used with Kaplan-Meier’s method. Results: The lowest percentages of lag were observed in nursing and medicine students; nursing students had the highest graduation rates, especially at Zaragoza campus; dentistry students had the lowest graduation rates and the highest dropout and lag rates. Women showed higher graduation rates and lower risk of dropout and lag. Conclusions: Nursing, medicine and psychology undergraduate students at Zaragoza and Iztacala campuses, with modular programs, achieved the highest graduation percentages and the lowest dropout and lag rates.