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INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (en adelante IA) se ha establecido en años recientes como uno de los avances más trascendentales en la práctica médica moderna . Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones diagnósticos complejos y optimizar la toma de decisiones clínicas ha transformado radicalmente tanto la atención al paciente como los paradigmas de aprendizaje en ciencias de la salud .
En el contexto de la educación médica superior, las herramientas basadas en IA —que incluyen sistemas de soporte al diagnóstico, minería de datos clínicos y modelos generativos de lenguaje— están siendo integradas progresivamente para promover el aprendizaje activo, facilitar la comprensión de contenidos complejos y estimular la investigación científica . Asimismo, estas tecnologías permiten la simulación de entornos clínicos y el estudio de casos en tiempo real, fortaleciendo competencias digitales que resultan fundamentales para el ejercicio médico contemporáneo .
Diversas investigaciones en Europa y América Latina evidencian que, si bien existe una adopción creciente de la IA por parte de los estudiantes de medicina, este proceso es heterogéneo y dependiente de factores estructurales como la infraestructura tecnológica y la capacitación del profesorado . La literatura reciente subraya el potencial de la IA para reforzar el análisis crítico, pero también advierte sobre desafíos significativos en materia de ética, equidad social y acceso a la tecnología .
En consecuencia, la alfabetización ética y digital emerge como un componente ineludible en la educación médica del siglo XXI . Autores como Enciso Brítez y Martínez Molina et al. enfatizan que es fundamental orientar la formación de pregrado hacia un uso responsable y ético de estas tecnologías, basado en principios de privacidad, transparencia e igualdad en salud.
En este marco, el propósito del presente estudio es determinar el nivel de conocimiento, uso y percepción de la inteligencia artificial entre los estudiantes de Medicina de la Universidad Privada del Este – Filial Ciudad del Este, así como analizar su opinión respecto a la integración de estas herramientas en su formación profesional.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se realizó un estudio observacional, descriptivo y de corte transversal. La investigación se llevó a cabo en la Facultad de Ciencias Médicas de la Universidad Privada del Este (UPE), Filial Ciudad del Este, Paraguay, durante el periodo comprendido entre el 4 y el 29 de octubre de 2025.
La población de estudio estuvo conformada por un total de 1841 estudiantes matriculados en la carrera de Medicina de dicha institución. La muestra final se compuso de 261 estudiantes, seleccionados mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia. Este tamaño muestral se justificó al representar aproximadamente el 14,2 % de la población total, lo cual, sumado a la participación heterogénea de estudiantes de diferentes años académicos, proporciona una potencia estadística adecuada para los fines descriptivos y exploratorios de este estudio transversal.
Criterios de inclusión: Estudiantes activos matriculados desde el primer hasta el sexto año de la carrera que aceptaron participar voluntariamente.
Criterios de exclusión: Se descartaron aquellas encuestas incompletas o registros duplicados.
Para la recolección de datos se aplicó un cuestionario estructurado compuesto por un total de 22 ítems, el cual fue adaptado y validado a partir del instrumento original propuesto por Al-Roomi et al. El proceso de adaptación cultural incluyó la traducción al idioma español y la revisión por pares académicos para asegurar la equivalencia semántica y pertinencia en el contexto universitario paraguayo. El instrumento autoadministrado en formato digital (Google Forms) incluyó preguntas cerradas, de opción múltiple y escalas de valoración, estructuradas en cuatro dimensiones principales: 1) perfil sociodemográfico (sexo, edad, año académico); 2) nivel de conocimiento sobre inteligencia artificial; 3) frecuencia y tipología de uso de herramientas de IA; y 4) antecedentes de capacitación, percepción sobre la integración curricular y consideraciones éticas.
La estrategia de recolección combinó la difusión digital con visitas presenciales a las aulas para informar sobre los objetivos del estudio y fomentar la participación, asegurando así una cobertura representativa de los distintos niveles académicos.
Los datos obtenidos fueron procesados y analizados utilizando el software Microsoft Excel. Se aplicó estadística descriptiva (frecuencias absolutas y relativas) para todas las variables. Adicionalmente, se realizaron cruces de variables (tablas de contingencia) para explorar asociaciones entre el año de estudio, la capacitación previa y las percepciones estudiantiles, evaluando diferencias mediante pruebas de independencia.
El estudio se adhirió a los principios éticos de la investigación con seres humanos. Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes a través de medios electrónicos previo al inicio de la encuesta, garantizando el anonimato y la confidencialidad de la información.
RESULTADOS
La muestra final estuvo constituida por 261 estudiantes. Se observó un predominio del sexo femenino, representando el 64.0 % (n = 167) de los participantes. En cuanto a la edad, el 54,0 % (n = 141) se ubicó en el rango de 16 a 26 años. Respecto al nivel académico, la mayor participación correspondió a estudiantes del tercer año (32,6 %, n = 85) y primer año (32,2 % agrupando ambos semestres) (Tabla 1).
Tabla 1: Tabla de Distribución por Edad y Sexo (n: 261)
Tabla 1. Tabla 1: Tabla de Distribución por Edad y Sexo (n: 261)
| Grupo Etario | Femenino (n) | Masculino (n) | Total (n) | % del Total |
|---|---|---|---|---|
| 16 – 26 años | 93 | 48 | 141 | 54,0 % |
| 27 – 37 años | 48 | 28 | 76 | 29,1 % |
| 38 – 48 años | 22 | 12 | 34 | 13,0 % |
| 49 – 59 años | 5 | 10 | 15 | 3,8 % |
| Total General | 168 | 93 | 261 | 100 % |
Fuente: Elaboración propia basada en los datos recopilados .
El 82.0 % (n = 214) de los encuestados reportó haber utilizado herramientas de IA, siendo ChatGPT la tecnología predominante. Sin embargo, se evidenció una brecha significativa entre el uso y la formación: únicamente el 28,4 % (n = 74) afirmó haber recibido capacitación formal18.
El análisis inferencial (Tabla 2) no reveló una asociación estadísticamente significativa (p = 0,275) entre el año de cursado y la capacitación, aunque descriptivamente se observa un mayor porcentaje de capacitación en los años intermedios, alcanzando un 34,1 % en el tercer año frente al 20,2 % en el primer año.
Tabla 2. Distribución de Formación en IA según Año Académico
| Año Académico | Total, Estudiantes (n) | Con Capacitación (n) | Con Capacitación (%) | Sin Capacitación (n) | Sin Capacitación (%) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1º Año | 84 | 17 | 20,2 % | 67 | 79,8 % |
| 2º Año | 39 | 9 | 23,1 % | 30 | 76,9 % |
| 3° Año | 85 | 29 | 34,1 % | 56 | 65,9 % |
| 4º Año | 24 | 9 | 37,5 % | 15 | 62,5 % |
| 5º Año | 22 | 8 | 36,4 % | 14 | 63,6 % |
| 6ºAño | 7 | 2 | 28,6 % | 5 | 71,4 % |
| Total | 261 | 74 | 28,4 % | 187 | 71,6 % |
Nota: Análisis mediante prueba Chi-cuadrado (χ² = 6,33; df = 5; p = 0,275).
Fuente: Elaboración propia basada en los datos recopilados .
El análisis bivariado (Tabla 3) demostró una asociación estadísticamente significativa, indicando que los estudiantes con capacitación previa son más propensos a exigir esta inclusión curricular (74,3 %) en comparación con los no capacitados (59,9 %) (p = 0,028). La visión de la IA como un "aliado" es generalizada e independiente del nivel de formación (p = 0.16).
Tabla 3. Opinión sobre Integración Curricular según Estado de Capacitación.
| Estado de Capacitación | Total (n) | A favor de incluir IA en currículo (n) | A favor (%) | No / Tal vez (n) | No / Tal vez (%) |
|---|---|---|---|---|---|
| Con Capacitación Previa | 74 | 55 | 74,3 % | 19 | 25,7 % |
| Sin Capacitación Previa | 187 | 112 | 59,9 % | 75 | 40,1 % |
| Total | 261 | 167 | 64,0 % | 94 | 36,0 % |
Nota: Análisis mediante prueba Chi-cuadrado de Pearson (χ² = 4,79; df = 1; p = 0,028)
Fuente: Elaboración propia basada en los datos recopilados .
En cuanto al desplazamiento laboral, el 37,5 % de los hombres y el 31,4 % de las mujeres expresaron preocupación, aunque la mayoría no lo percibe como una amenaza inminente. El 38,9 % proyecta que la atención primaria pública será el primer sector en adoptar la IA comercialmente.
Éticamente, el 82 % reconoció nuevos desafíos en justicia social. No obstante, el 90 % percibe que la infraestructura sanitaria regional no está preparada para una implementación integral.
DISCUSIÓN
El presente estudio evaluó el conocimiento, uso y percepción de la inteligencia artificial (IA) en estudiantes de medicina de la Universidad Privada del Este (UPE). Los resultados revelan una adopción acelerada y autogestionada de la IA, evidenciando una desconexión crítica entre la práctica estudiantil diaria y la oferta académica formal.
Nuestro hallazgo de una tasa de uso del 82 % es notablemente superior a lo reportado en diversas latitudes, superando cifras de Estados Unidos (52 %) y Sudán (41,9 %) (Enciso, 2024; Gutiérrez Cirlos et al., 2023). Esta "hiper-adopción" local sugiere que los estudiantes de la UPE utilizan la IA para llenar vacíos de recursos bibliográficos o tutoría, convirtiendo a herramientas como ChatGPT en soportes educativos inmediatos ante la falta de alternativas institucionales (Abouammoh et al., 2023; Ahmed, 2024; Ajalo et al., 2025, 2025; Alkhaaldi et al., 2023).
La discrepancia entre el alto uso y la baja capacitación formal (28.4 %) replica una tendencia global identificada en estudios multinacionales, donde el 76.3 % de los estudiantes reporta ausencia de cursos formales . Sin embargo, el riesgo en Latinoamérica es mayor debido a la falta de marcos regulatorios . La demanda del 76,4 % de nuestros estudiantes por integrar la IA al currículo es una necesidad universal, validada por nuestros datos que muestran que quienes ya conocen la tecnología son quienes más exigen su formalización académica.
La percepción de la IA como "aliado" se alinea con la literatura internacional, aunque nuestros estudiantes muestran una alta sensibilidad ética (82 %) similar a la reportada en estudios sobre equidad en salud (Albisua, 2024; Nascimento, 2025) , s. f.; Jebreen et al., 2024; Merino-Obando et al., s. f.; Pérez Martínez, 2025; Román Collazo et al., s. f.). Donde la realidad paraguaya se distancia del optimismo global es en la infraestructura: el escepticismo del 90 % sobre la capacidad regional refleja los desafíos documentados por organismos internacionales (BID) respecto a la conectividad y alfabetización digital en el sector público paraguayo .
Limitaciones
Entre las limitaciones del presente estudio, se debe considerar el diseño de corte transversal, el cual permite describir la situación en un momento específico, pero impide establecer relaciones de causalidad sobre la evolución del aprendizaje tecnológico. Asimismo, la selección de la muestra mediante un método no probabilístico por conveniencia y el carácter unicéntrico de la investigación (limitado a una sola facultad) podrían restringir la generalización de los resultados a la totalidad de la población de estudiantes de medicina del país, quienes podrían estar expuestos a diferentes mallas curriculares o recursos tecnológicos. Por último, al tratarse de un cuestionario autoadministrado, existe la posibilidad de un sesgo de auto-reporte, donde los participantes podrían sobrestimar o subestimar su nivel real de competencia técnica en inteligencia artificial. No obstante, a pesar de estas limitaciones, los hallazgos coinciden con las tendencias observadas en la literatura internacional y ofrecen una línea base válida para futuras intervenciones educativas locales.
CONCLUSIÓN
La IA se ha establecido como una realidad operativa ineludible en la formación médica de la Universidad Privada del Este, con tasas de adopción que superan estándares internacionales. Sin embargo, esta adopción ocurre en un vacío pedagógico peligroso: nuestros estudiantes utilizan herramientas de vanguardia con una formación técnica insuficiente.
Es importante institucionalizar la enseñanza de la IA mediante una reforma curricular que integre la alfabetización algorítmica y la ética digital desde el grado de Medicina. Solo así se podrá transformar el uso empírico actual en una competencia profesional robusta, preparando a médicos capaces de liderar la transición tecnológica en el sistema de salud paraguayo.
Futuras líneas de investigación deberían enfocarse en estudios longitudinales que evalúen el impacto de estas herramientas en el rendimiento académico y la práctica clínica de los internos, así como en diseños experimentales que midan la eficacia de programas piloto de alfabetización digital en la malla curricular.
