En este artículo, un farmacéutico clínico analiza las formas en que los preceptores pueden integrar programas de inteligencia synthetic generativa en la educación farmacéutica para experiencias de aprendizaje de estudiantes y residentes.
Escrito por: Timothy P. Gauthier, Pharm.D., BCPS, BCIDP
NO se utilizó inteligencia synthetic generativa para crear este texto. Aunque quizás hubiera sido mejor si lo hubiera usado.
Artículo publicado el 13 de diciembre de 2023.
La inteligencia synthetic (IA) es un tema candente en la actualidad. Últimamente, en todas las conferencias importantes parece haber una gran asistencia de conferencias sobre IA y, a menudo, será un tema central o mencionado en los discursos principales. En este artículo discutiré el tema, proporcionaré algunos recursos y propondré cinco formas en que los preceptores pueden integrar programas de inteligencia synthetic generativa en la educación farmacéutica para las experiencias de aprendizaje de estudiantes y residentes.
Comencemos con algunas definiciones:
- Inteligencia synthetic (IA): la simulación de procesos de inteligencia humana por máquinas
- Aprendizaje automático (ML): una rama de la inteligencia synthetic y la informática, que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente la precisión
- Todo ML es IA, pero no toda la IA es ML
- Inteligencia Synthetic Generativa (GenAI): inteligencia synthetic capaz de generar texto, imágenes u otros medios, utilizando modelos generativos. Los modelos de IA generativa aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento de entrada y luego generan nuevos datos que tienen características similares.
- GenAI se centra en crear nuevos datos que se asemejan a los datos de entrenamiento, mientras que ML se centra en analizar datos para encontrar patrones y hacer predicciones precisas.
- GenAI es bueno para aprender de sí mismo para resolver problemas sucesivamente, mientras que ML es bueno para resolver un problema a la vez.
- Chat GPT de OpenAI es un ejemplo de GenAI
- Aprendizaje profundo: un tipo de ML basado en redes neuronales artificiales en el que se utilizan múltiples capas de procesamiento para extraer progresivamente características de nivel superior de los datos
Mientras investigaba este tema me encontré con un artículo por el Dr. Jeff Cain y sus colegas publicado en AJPE que analiza el papel de la IA en el futuro de la educación farmacéutica. Dos de sus citas me impresionaron. La primera fue: “La IA no te reemplazará. Alguien que use IA lo hará”. Este punto está bien planteado e indica que los farmacéuticos actuales y futuros deben educarse sobre cómo utilizar la IA, incluidos los beneficios y peligros que puede ofrecer. La segunda cita fue «las farmacias han hecho la transición diligentemente de boticarios a solucionadores de problemas, educadoresy comunicadores.” Esto me resuena sobre el tema, ya que los preceptores de farmacia deberían considerar cómo pueden emplear la IA para ayudar a sus alumnos a convertirse en mejores solucionadores de problemas, educadores y comunicadores.
En términos de investigación en educación farmacéutica sobre el tema de la IA, no hay mucho por ahí. A revisión de alcance sobre este tema publicado por Abdel Aziz y colegas en octubre de 2023 identificó solo 7 estudios sobre el tema. Existe una gran oportunidad para que los académicos participen en trabajos académicos sobre este tema, que probablemente surgirá rápidamente en los próximos meses/años.
Los riesgos de la IA no se discutirán en detalle aquí, pero cabe señalar que los farmacéuticos deben tener cuidado con las políticas de sus empleadores y evitar compartir información de salud del paciente, secretos comerciales, información académica privada u otro contenido protegido en Plataformas de inteligencia synthetic como ChatGPT. Como consejo que escuché recientemente, si no desea que la información se publique en un cartel con su nombre al lado, probablemente no debería compartirla en una plataforma de inteligencia synthetic.
Ahora que estamos un poco orientados al tema, intentaré sugerir cinco formas en que los preceptores pueden integrar programas de inteligencia synthetic generativa en la educación farmacéutica para experiencias de aprendizaje de estudiantes y residentes.
1. Haga que su alumno utilice la inteligencia synthetic generativa como un recurso de primera consulta en Wikipedia.
A los estudiantes se les presentan nuevos conceptos todo el tiempo. Si bien reutilizar las respuestas de la IA para proporcionar información para la atención directa al paciente es muy cuestionable, utilizarla como punto de partida (como Wikipedia) es bastante razonable. En este contexto, los resultados deben tomarse con cautela.
La asombrosa velocidad a la que el alumno puede interactuar con los programas GenAI es un beneficio importante. Para el alumno que no utiliza GenAI, esta sencilla tarea puede ser una forma sencilla de empezar. Por supuesto, asegúrese de preguntarle a su alumno sobre su experiencia para que pueda utilizar sus comentarios para mejorar su capacidad de enseñar a futuros alumnos.
2. Como preceptor, utilice un programa de inteligencia synthetic para evaluar el trabajo de su alumno.
Los programas GenAI pueden evaluar texto en busca de varios elementos. Puede ser tan easy como contar las palabras o el número de verbos en el texto. Puede ser tan avanzado como hacer que GenAI reescriba el contenido en un estilo diferente (por ejemplo, solicitando al programa que escriba un texto que suene más científico).
También puede resultar divertido utilizar GenAI para manipular el trabajo enviado por los alumnos con el fin de demostrar un punto. Si lo utiliza como una forma de superponer el humor y el aprendizaje, tenga en cuenta que algunos estudiantes pueden ser más sensibles que otros. Incluso si la intención es hacerlo divertido, no todas las estrategias de aprendizaje son adecuadas para todos los alumnos.
3. Encargue a su alumno que utilice un programa de inteligencia synthetic generativa para aprender algo y luego enseñarle sobre ello.
Hacer que un alumno le enseñe puede ser una manera fantástica de explorar la tecnología GenAI a un nivel macro o micro, mientras mejora su conocimiento simultáneamente. Es como esa famosa filosofía de enseñanza: ¡Aprende uno, haz uno, enseña uno!
Cualquiera que quiera comprender GenAI deberá comprender cómo hacer que GenAI produzca los resultados deseados. Los estudiantes pueden ayudar a los preceptores a este fin. Este es un ejemplo que podría usarse para generadores de texto, imágenes o video.
4. Pida a su alumno que examine una pregunta de información sobre medicamentos que haya completado con las respuestas que pueda obtener de un programa de inteligencia synthetic generativa.
Una vez que un estudiante o residente de farmacia conoce los principios de un tema determinado, puede interactuar con GenAI para investigar las fortalezas, debilidades y la precisión de las respuestas que puede generar. Este es un nivel más avanzado de la taxonomía de Blooms, que pasa de definir/identificar, como se usa más como una wikipedia, al ámbito de evaluación/evaluación.
Un beneficio potencial de GenAI es que permite el aprendizaje personalizado. Esto puede resultar particularmente útil cuando los estudiantes se encuentran en los dominios más avanzados de la Taxonomía de Bloom. Aunque, en mi opinión, el riesgo de confusión y error es más possible en estos ámbitos que en áreas más fundamentales.
5. Haga que su alumno discover las preocupaciones éticas de la inteligencia synthetic generativa… a través de la interacción con la inteligencia synthetic generativa. ¡inteligencia!
No es possible que los alumnos comprendan plenamente las implicaciones de cómo la interacción con la inteligencia synthetic generativa puede ponerlos a ellos o a su organización en riesgo. Podría pedirle a su alumno que utilice ejemplos recientes en los medios de comunicación (de los cuales hay muchos) para explorar este tema.
Los temas de ética y GenAI serán importantes para los farmacéuticos ahora y en el futuro previsible; ayudar a sus alumnos a ser más conscientes de ello puede ayudarlos a prepararse para evitar posibles obstáculos en el futuro.
Comentarios finales
Los preceptores de estudiantes y residentes de farmacia tienen la oportunidad de integrar la innovación con GenAI en la enseñanza y el aprendizaje. Las aplicaciones potenciales de GenAI son enormes y están surgiendo rápidamente. La encrucijada entre GenAI y la educación farmacéutica puede estar madura para los investigadores farmacéuticos que buscan un campo especializado.
El futuro de la integración de GenAI en la profesión farmacéutica seguramente será interesante. Esto es sólo la punta del iceberg, todavía hay mucho que aprender, mantener el ritmo de los cambios seguramente será un desafío y debemos proceder con precaución a medida que avanzamos. Una cosa es segura: ignorar GenAI no hará que desaparezca, por lo que es mejor que comencemos a explorarlo ahora.
REFERENCIAS Y LECTURAS
- El papel de la inteligencia synthetic en el futuro de la educación farmacéutica
- Desmitificando la inteligencia synthetic en farmacia
- Una revisión del alcance de la inteligencia synthetic en la educación farmacéutica
- Comprender las distinciones entre inteligencia synthetic, aprendizaje automático e IA generativa
- Aprendizaje profundo: una descripción basic completa de técnicas, taxonomía, aplicaciones y direcciones de investigación
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