Descripción del título
From Anatomy to Algorithm: ...
The article explores the evolution of medical knowledge from its anatomical and functional foundations to the integration of advanced technological tools, focusing on the impact of artificial intelligence (AI) on the development of diagnostic competencies. Initially, medical training relied on direct observation and clinical judgment based on anatomical and surgical knowledge. Subsequently, the inclusion of physiology and pathology enabled a functional understanding of the human body, transforming diagnosis into a systematic skill supported by objective data such as laboratory tests and medical imaging. The integration of AI in recent decades has revolutionized this process, offering unprecedented capabilities to analyze complex clinical data. Tools such as machine learning algorithms and predictive systems have enhanced diagnostic precision, allowing for the identification of previously unnoticed patterns. This data-driven approach strengthens physicians' ability to correlate clinical symptoms and signs with specific pathological entities. However, the incorporation of AI presents challenges in medical education. Future physicians must combine learning traditional clinical foundations with mastering advanced technologies, all while maintaining an ethical and patient-centered approach. Furthermore, excessive reliance on technology and biases inherent in algorithms underscore the need to balance technological innovation with human clinical judgment. The article highlights that medical education must adapt to include critical competencies such as digital literacy, ethical reasoning, and critical thinking. AI-based simulators and educational platforms are playing a key role in preparing physicians for a more digitized clinical environment, while research remains essential to ensure transparency and fairness in these technologies
El artículo explora la evolución del conocimiento médico desde sus bases anatómicas y funcionales hasta la integración de herramientas tecnológicas avanzadas, con un enfoque en el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de competencias diagnósticas. En sus inicios, la formación médica dependía de la observación directa y el juicio clínico basado en el conocimiento anatómico y quirúrgico. Posteriormente, la inclusión de fisiología y patologías permitió una comprensión funcional del cuerpo humano, transformando el diagnóstico en una habilidad sistemática apoyada por datos objetivos como pruebas de laboratorio e imágenes médicas. La incorporación de la IA en las últimas décadas ha revolucionado este proceso, proporcionando capacidades sin precedentes para analizar datos clínicos complejos. Herramientas como algoritmos de aprendizaje automático y sistemas predictivos han elevado la precisión del diagnóstico, permitiendo identificar patrones que antes pasaban desapercibidos. Este enfoque basado en datos refuerza la capacidad del médico para correlacionar síntomas y signos clínicos con entidades patológicas específicas. Sin embargo, la integración de la IA plantea desafíos en la educación médica. Los futuros médicos deben combinar el aprendizaje de fundamentos clínicos tradicionales con el dominio de tecnologías avanzadas, todo ello mientras mantienen un enfoque ético y centrado en el paciente. Además, la dependencia excesiva en la tecnología y los sesgos inherentes a los algoritmos subrayan la necesidad de un equilibrio entre innovación tecnológica y juicio clínico humano. El artículo destaca que la formación médica debe adaptarse para incluir competencias críticas como alfabetización digital, razonamiento ético y pensamiento crítico. Los simuladores y plataformas educativas basadas en IA están desempeñando un papel clave en la preparación de los médicos para un entorno clínico más digitalizado, mientras que la investigación sigue siendo esencial para
Analítica
analitica Rebiun37295896 https://catalogo.rebiun.org/rebiun/record/Rebiun37295896 250128s2024 xx o 000 0 eng d https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=9848783 (Revista) ISSN 0719-532X (Revista) ISSN 0719-3904 S9M oai:dialnet.unirioja.es:ART0001721958 https://dialnet.unirioja.es/oai/OAIHandler 14 DGCNT S9M S9M dc From Anatomy to Algorithm: Scope of AI-Assisted Diagnostic Competencies in Health Sciences Education electronic resource].] 2024 application/pdf Open access content. Open access content star The article explores the evolution of medical knowledge from its anatomical and functional foundations to the integration of advanced technological tools, focusing on the impact of artificial intelligence (AI) on the development of diagnostic competencies. Initially, medical training relied on direct observation and clinical judgment based on anatomical and surgical knowledge. Subsequently, the inclusion of physiology and pathology enabled a functional understanding of the human body, transforming diagnosis into a systematic skill supported by objective data such as laboratory tests and medical imaging. The integration of AI in recent decades has revolutionized this process, offering unprecedented capabilities to analyze complex clinical data. Tools such as machine learning algorithms and predictive systems have enhanced diagnostic precision, allowing for the identification of previously unnoticed patterns. This data-driven approach strengthens physicians' ability to correlate clinical symptoms and signs with specific pathological entities. However, the incorporation of AI presents challenges in medical education. Future physicians must combine learning traditional clinical foundations with mastering advanced technologies, all while maintaining an ethical and patient-centered approach. Furthermore, excessive reliance on technology and biases inherent in algorithms underscore the need to balance technological innovation with human clinical judgment. The article highlights that medical education must adapt to include critical competencies such as digital literacy, ethical reasoning, and critical thinking. AI-based simulators and educational platforms are playing a key role in preparing physicians for a more digitized clinical environment, while research remains essential to ensure transparency and fairness in these technologies El artículo explora la evolución del conocimiento médico desde sus bases anatómicas y funcionales hasta la integración de herramientas tecnológicas avanzadas, con un enfoque en el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de competencias diagnósticas. En sus inicios, la formación médica dependía de la observación directa y el juicio clínico basado en el conocimiento anatómico y quirúrgico. Posteriormente, la inclusión de fisiología y patologías permitió una comprensión funcional del cuerpo humano, transformando el diagnóstico en una habilidad sistemática apoyada por datos objetivos como pruebas de laboratorio e imágenes médicas. La incorporación de la IA en las últimas décadas ha revolucionado este proceso, proporcionando capacidades sin precedentes para analizar datos clínicos complejos. Herramientas como algoritmos de aprendizaje automático y sistemas predictivos han elevado la precisión del diagnóstico, permitiendo identificar patrones que antes pasaban desapercibidos. Este enfoque basado en datos refuerza la capacidad del médico para correlacionar síntomas y signos clínicos con entidades patológicas específicas. Sin embargo, la integración de la IA plantea desafíos en la educación médica. Los futuros médicos deben combinar el aprendizaje de fundamentos clínicos tradicionales con el dominio de tecnologías avanzadas, todo ello mientras mantienen un enfoque ético y centrado en el paciente. Además, la dependencia excesiva en la tecnología y los sesgos inherentes a los algoritmos subrayan la necesidad de un equilibrio entre innovación tecnológica y juicio clínico humano. El artículo destaca que la formación médica debe adaptarse para incluir competencias críticas como alfabetización digital, razonamiento ético y pensamiento crítico. Los simuladores y plataformas educativas basadas en IA están desempeñando un papel clave en la preparación de los médicos para un entorno clínico más digitalizado, mientras que la investigación sigue siendo esencial para LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. 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