Autor/autores:
Luis Miguel Rojo Bofill
Este contenido forma parte del área de: inteligencia artificial aplicada a la salud mental
Seguir al autorLa inteligencia artificial continúa abriendo nuevas posibilidades en la educación médica, y la psiquiatría se sitúa entre las áreas donde su impacto puede ser especialmente relevante. Un reciente trabajo publicado en la revista Educación Médica explora cómo los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden generar preguntas tipo tes...
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La inteligencia artificial continúa abriendo nuevas posibilidades en la educación médica, y la psiquiatría se sitúa entre las áreas donde su impacto puede ser especialmente relevante. Un reciente trabajo publicado en la revista Educación Médica explora cómo los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden generar preguntas tipo test basadas en casos clínicos psiquiátricos para apoyar el aprendizaje clínico y el desarrollo del razonamiento diagnóstico.
El estudio, titulado Impact of the large language model and prompt specificity in generating psychiatric multiple-choice questions, ha sido desarrollado por Luis M. Rojo-Bofill, Gràcia Ribes Jordán, Llanos Monedero Carrasco, Juan Pablo Carrasco Picazo, Vicent Balanzá-Martínez, Lucas Giner, Eduardo Jesús Aguilar García-Iturrospe y Yavuz Selim Kiyak (DOI: https://doi.org/10.1016/j.edumed.2026.101161).
Investigación aplicada a la práctica educativa
El objetivo del estudio fue analizar hasta qué punto distintos modelos de ChatGPT podían generar preguntas de opción múltiple centradas en el diagnóstico psiquiátrico y cómo la especificidad de las instrucciones (prompts) influía en la calidad final. Para ello, se diseñaron dos experimentos en los que se generaron 180 preguntas, posteriormente evaluadas por un panel de profesores expertos en psiquiatría. Los resultados mostraron que los modelos podían alcanzar una elevada concordancia diagnóstica con expertos, especialmente cuando se utilizaban prompts diseñados específicamente para psiquiatría. Estos prompts permitieron obtener casos clínicos más realistas, con mayor riqueza en la descripción psicopatológica y mejor ajuste del nivel de dificultad.
Un objetivo claro: potenciar el aprendizaje clínico
Aunque la inteligencia artificial puede facilitar procesos educativos, los autores subrayan que el propósito principal de esta iniciativa es ofrecer una herramienta de entrenamiento adicional para quienes están aprendiendo a razonar clínicamente. El GPT desarrollado a partir de esta investigación está orientado a que estudiantes de medicina y residentes de psiquiatría, psicología y enfermería de salud mental puedan practicar de forma activa el diagnóstico clínico mediante casos simulados.
Un aspecto central del proyecto es que tanto la investigación como el GPT resultante se apoyan en los principales sistemas de clasificación diagnóstica utilizados internacionalmente. Los casos clínicos y las preguntas se construyen siguiendo los criterios del DSM-5-TR y de la CIE-11, lo que facilita una base clínica sólida y alineada con los estándares actuales de la práctica psiquiátrica.
Feedback clínico
Una de las características más importantes del GPT es que no solo genera preguntas, sino que proporciona retroalimentación explicativa tras cada respuesta. El sistema detalla por qué un diagnóstico es el más adecuado para el caso presentado y explica también por qué las otras opciones no lo son. Este enfoque convierte la herramienta en algo más que un generador de preguntas: funciona como un apoyo para el aprendizaje que ayuda a comprender el razonamiento clínico detrás de cada decisión diagnóstica.
Del artículo científico a una herramienta real
El paso desde la investigación académica hasta la creación de un GPT específico representa un ejemplo de transferencia rápida del conocimiento científico hacia la práctica educativa. El chatbot busca complementar el aprendizaje y fomentar la práctica deliberada, permitiendo a los usuarios enfrentarse a múltiples casos y recibir retroalimentación inmediata que favorezca la reflexión clínica.
La incorporación de inteligencia artificial en la formación sanitaria abre nuevas oportunidades para aprender de manera dinámica y personalizada. En un campo como la psiquiatría, disponer de un espacio para practicar el diagnóstico puede resultar especialmente valioso. Este proyecto muestra cómo la colaboración entre expertos clínicos y herramientas de IA puede generar recursos innovadores centrados en el aprendizaje. Más que automatizar la docencia, la propuesta busca ampliar las oportunidades de práctica y reforzar el desarrollo del pensamiento clínico en las nuevas generaciones de profesionales de la salud mental.
7,7 créditos
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