La IA en las universidades es una herramienta que evoluciona la docencia. Las instituciones de educación superior en México la están incorporando gradualmente para mejorar la experiencia de aprendizaje. Al tener contacto con estudiantes de todo México y convenios con universidades, Laudex analizó cómo se está dando esta transformación. El objetivo fue identificar qué beneficios representa para el futuro de la educación.

Desde plataformas que adaptan contenidos según el avance del estudiante, hasta herramientas que optimizan la gestión académica o detectan áreas de mejora, la IA en las universidades permite a docentes y alumnos trabajar de forma más personalizada y eficiente. Asimismo, universidades públicas y privadas han comenzado a ofrecer programas especializados en IA y ciencia de datos. Eso impulsa una nueva generación de profesionistas con visión tecnológica.

Estas iniciativas muestran un cambio profundo en la forma de enseñar, aprender y evaluar. Es decir, la IA en las universidades se convierte en una aliada estratégica para el desarrollo académico.

Ética para la IA en las universidades

El uso ético implica mantener el pensamiento crítico, contrastar la información y no delegar completamente las tareas académicas a las herramientas automatizadas. La IA en las universidades puede ser un recurso poderoso para los alumnos, siempre que se use con responsabilidad. Entre sus aplicaciones más útiles se encuentran:

●Apoyarse en asistentes inteligentes para organizar tiempos de estudio y reforzar temas complejos.

●Usar herramientas de búsqueda avanzada y análisis de texto para profundizar en investigaciones y proyectos académicos.

●Identificar nuevos cursos y programas relacionados con áreas tecnológicas y de innovación.

El uso de la IA en las universidades se ha reforzado mediante plataformas y herramientas que pueden mejorar el aprendizaje y la productividad. Estas son diez inteligencias artificiales que están marcando tendencia en el ámbito educativo y que pueden aprovecharse de manera ética y responsable:

●ChatGPT (OpenAI) permite redactar borradores, resumir lecturas, practicar idiomas y generar ideas para proyectos académicos.

●Google Gemini funciona como un asistente conversacional que ayuda a explicar conceptos complejos, organizar información y sugerir rutas de aprendizaje.

●Claude (Anthropic) es útil para análisis profundos, revisión de textos académicos o desarrollo de ideas de investigación.

●Midjourney permite crear imágenes a partir de texto, ideal para proyectos creativos o presentaciones visuales.

●Picsart integra funciones de IA para editar fotos y videos, útil en carreras de comunicación, diseño y marketing.

●Runway ML facilita la generación y edición de video mediante IA, muy utilizada en proyectos de producción audiovisual.

●Perplexity AI funciona como un motor de búsqueda inteligente, ideal para encontrar información confiable y sintetizar fuentes.

●Zapier AI automatiza tareas repetitivas, como organizar archivos o generar reportes, liberando tiempo para el estudio.

Desafíos de la tecnología

El avance de la IA en las universidades también trae consigo nuevos desafíos:

●Evitar la dependencia excesiva y garantizar que los estudiantes mantengan habilidades de análisis y creatividad.

●Cuidar la privacidad de datos y comprender cómo las plataformas procesan la información.

●Desarrollar criterios para distinguir fuentes confiables y resultados sesgados.

Por ello, la educación debe acompañar la adopción tecnológica con formación en ética digital, pensamiento crítico y responsabilidad académica.

«La inteligencia artificial no sustituirá el talento humano, pero puede potenciarlo de manera extraordinaria. Cuando se utiliza con propósito y ética, se convierte en una herramienta que amplifica el aprendizaje, la productividad y la innovación. Dentro de Laudex usamos automatizaciones y nos apalancamos de la tecnología basada en IA para ser más eficientes, reducir costos y sobre todo, darle una mejor experiencia a los alumnos y universidades que atendemos», destaca Miguel Sánchez, director de tecnología de Laudex.

La IA en las universidades está redefiniendo el panorama educativo y profesional. Integrarla en la formación de los estudiantes significa prepararlos para un mundo donde la tecnología y el conocimiento convergen. Conocer y dominar estas herramientas, junto con habilidades humanas como la creatividad y el pensamiento crítico, es esencial para destacar en el mercado laboral.

El acceso a educación de calidad y programas innovadores permite a los jóvenes desarrollar las competencias que demandan las empresas del futuro. Con la IA en las universidades, los estudiantes pueden transformar su potencial en oportunidades reales de crecimiento profesional.

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El estudio sobre las TIC en la salud contó con una muestra de más de 2,000 personas encuestadas entre las 32 entidades del país. Fue respaldado por Roche, PLM, Senosiain, Laboratorios Grin Medix, Doctoralia y Algoritmo Salud.

Entre los principales hallazgos destaca que 41% de los pacientes busca con frecuencia información en la Internet sobre síntomas, enfermedades o problemas de salud. Por otra parte, cerca del 31% lo hace de manera ocasional y 28% rara vez lo utiliza con esta finalidad. Además, las plataformas de inteligencia artificial (IA) ya ocupan el tercer lugar como fuente de información en salud. Le siguen los buscadores, los sitios especializados y los sitios de hospitales o clínicas. Hace un año, la IA ocupaba la 8^a posición en las preferencias de búsqueda.

El estudio sobre las TIC en la salud identifica que cerca de 72% de las personas buscan en Internet información sobre medicamentos, su uso, dosis y efectos secundarios. Asimismo, cerca de 71% busca en la red información sobre enfermedades, síntomas y medidas de prevención. Además, 44% lo ocupa para conocer los efectos e interacciones de medicamentos con alimentos u otros productos.

Evolución de las TIC en la salud

El estudio confirma que las plataformas sociales Facebook, YouTube y WhatsApp continúan como las más utilizadas para informarse sobre temas de salud. Las principales plataformas de IA en la que los pacientes buscan información para temas de salud son ChatGPT, Gemini y Meta AI.

Héctor Valle, presidente ejecutivo de FUNSALUD destacó que «siete de cada 10 pacientes indican que los contenidos sobre salud en redes sociales los motivan a cuidar más su salud. La mayoría considera una consulta con un profesional de la salud después de revisar este tipo de contenidos. Este hallazgo muestra que los pacientes cada vez adquieren mayor responsabilidad en el cuidado de su salud. Además, los pacientes comienzan a utilizar las herramientas de IA para su cuidado», concluyó.

Al contrastar con los datos recabados en la primera edición del estudio —que reflejaba el impacto de la pandemia de COVID-19—, en el último año el uso de motores de búsqueda para temas de salud disminuyó ocho puntos. En 2024 los usaban 67% de los pacientes, contra 59% en 2025. Por su parte, los sitios especializados pasaron de 67% a 42% en 2025. Además, los sitios de hospitales o clínicas pasaron del 40% al 23%. La IA tuvo fue utilizada por 22% de los pacientes. Eso refleja la evolución en el uso de las TIC en la salud por parte de los mexicanos.

El estudio fue desarrollado por la agencia digital Central Media, encabezada por su director general, Enrique Culebro Karam. El directivo destacó que el servicio healthtech más deseado por los pacientes es contar con un expediente clínico electrónico que concentre su información médica. Tenerlo facilitaría la interoperabilidad cuando los pacientes buscan atención médica.

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Al utilizar soluciones de software para realizar las tareas repetitivas, no sólo se reduce la tasa de errores, sino que se reduce el tiempo necesario para ejecutarlas. Además, se tiene la ventaja de que los procesos pueden continuar sin interrupción durante las 24 horas del día. Esto, a la larga, representa ahorros sustanciales en los costos de operación de las universidades.

Agilizar la administración

Entre las tareas específicas que se pueden mejorar con el uso de la RPA se encuentran:

●Registro de asistencias: Ya sea que se trate de labores en el campus o a distancia, en el entorno virtual, el registro de las horas de entrada y salida es imprescindible para los departamentos administrativos de todas las instituciones educativas, independientemente de su tamaño. Hacerlo con RPA ayuda a mantener un récord preciso en tiempo real. Ello ofrece ventajas como informes automatizados y actualizado en todo momento para el cálculo de los pagos de nómina.

En el caso de los estudiantes, por ejemplo, se les puede dar credenciales con chips RFID (identificación por radiofrecuencia). Así, se registra automáticamente cuando ingresan a las instalaciones en las que tomarán clases.

●Asignación de profesores: Una buena solución de RPA puede asignar automáticamente profesores a las clases. Para ello, utiliza el mapeo de horarios de clase y detalles de la disponibilidad de los docentes. A su vez, mediante aplicaciones para dispositivos móviles, éstos pueden acceder fácilmente a sus horarios en cualquier momento que lo consideren necesario y administrar sus tiempos con mayor eficiencia.

●Administración de juntas: Enviar notificaciones siempre es una tarea tediosa. Si se requiere revisar las confirmaciones puede serlo mucho más. Las soluciones de RPA pueden automatizar la administración de las reuniones. Para empezar, pueden mandar invitaciones con los archivos adjuntos necesarios a todos los participantes. También pueden enviar recordatorios y recabar las confirmaciones.

Eficiencia de la RPA

●Asistencia para las clases: El aprendizaje en línea implica muchas tareas de las que los profesores deben ocuparse. Entre otras, la gestión de la asistencia, la verificación y calificación de las tareas y el seguimiento del progreso del curso. Las herramientas de RPA tienen el poder y la eficacia de agilizar muchos de esos procesos. Con ello, los profesores tienen más tiempo disponible para atender directamente a los alumnos en vez de pasar horas en actividades repetitivas.

●Atención más eficiente: Responder a las consultas de los estudiantes generalmente involucra a un asesor. Si se utilizan herramientas de RPA como los chatbots con inteligencia artificial, se puede responder fácilmente a consultas sobre los cursos, las colegiaturas o los servicios ofrecidos. También se puede asesorar a los estudiantes, supervisar sus actividades y ayudarlos a optimizar su horario de clases, por ejemplo.

●Agilizar las inscripciones: El proceso de inscripciones es uno de los trabajos más agitados y que requieren más tiempo en las universidades. Implica recopilar y cotejar una gran cantidad de información, que se debe gestionar de la forma más eficaz posible. Ya sea para verificar que los formularios se llenen correctamente, validar los documentos o evaluar los criterios de elegibilidad, las herramientas de RPA pueden hacer que el proceso sea mucho más ágil y con un mínimo de errores.

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El origen de esta tecnología puede rastrearse a medio siglo atrás, hasta el programa Apolo de la NASA. De cada vehículo espacial se construyeron al menos dos ejemplares. Uno era enviado al espacio y el otro, réplica exacta (el “gemelo”), permanecía en la Tierra. El objetivo era que los ingenieros pudieran buscar soluciones a los posibles problemas que enfrentaran los astronautas en vuelo.

Esta estrategia cobró relevancia particularmente con la misión Apolo 13, que pudo ser salvada gracias a las reparaciones discurridas por los ingenieros en Houston y ejecutadas por los tripulantes a cientos de miles de kilómetros de distancia.

Con el tiempo, por supuesto, los modelos pudieron virtualizarse. Originalmente el modelo virtual contenía toda la información del objeto o sistema físico y operaba de manera independiente en las simulaciones. A partir de 2002 se comenzó a perfilar la concepción actualmente utilizada, la cual estipula que el sistema físico está en permanente comunicación con el virtual, al cual alimenta datos.

Hoy eso se consigue mediante sensores y dispositivos conectados a la Internet de las Cosas (IoT). De esa manera, las condiciones del gemelo físico son replicadas en tiempo real en el gemelo virtual. Este a su vez es construido con herramientas de diseño, modelado 3D, programación y realidad aumentada.

Este emparejamiento de los ámbitos virtual y físico permite realizar análisis de datos y monitoreo de sistemas para evitar problemas antes de que se produzcan, además de cómo prevenir tiempos de inactividad, desarrollar nuevas oportunidades y planificar mediante simulaciones.

Digitalizaciones manipulables

Al crear un gemelo digital de un hospital, se pueden visualizar las capacidades y modelos de operación del personal, las instalaciones y los equipos. A partir de su análisis, se pueden determinar acciones. Por ejemplo, este uso de los gemelos digitales aplicados a la salud puede ayudar a controlar la disponibilidad de camas y quirófanos, rastrear y contener brotes infecciosos y planear con eficacia los horarios del personal médico y de enfermería. Todo ello redunda en la optimización del cuidado de los pacientes y en la reducción de costos del hospital.

Además, al recurrir al uso de los gemelos digitales aplicados a la salud para virtualizar un hospital se pueden probar de antemano cambios en la operación sin los riesgos que implicaría efectuarlos directamente en el mundo real. Esto resulta particularmente importante para tomar decisiones estratégicas.

Existen ya modelos comerciales de gemelos digitales aplicados a la salud, como la suite Hospital of the Future Simulation, de GE, que permiten duplicar modularmente aspectos de la operación normal de un hospital. Adicionalmente, tienen la ventaja de que pueden ser actualizados y escalados según las necesidades de la institución. Ello permite comprender los límites y vulnerabilidades de los gemelos reales. Dado que los modelos virtuales pueden ser fácilmente manipulados, los resultados permiten explorar todas las opciones disponibles antes de elegir una.

Posibilidades futuras de los gemelos digitales aplicados a la salud

En la actualidad, ya se emplean representaciones virtuales de órganos para evaluar el efecto de medicamentos sobre ellos, una tecnología conocida como simulaciones in silico. Entre esos modelos se cuentan, por ejemplo, el Blue Brain Project, de la École Polytechnique Fédérale de Lausannes y Hewlett Packard. Por su parte, Philips desarrolló el modelo de un corazón virtual. Sin embargo, se trata de representaciones generalizadas.

Con el uso de gemelos digitales aplicados a la salud se podría llegar a la creación de modelos virtuales de pacientes individuales. Ello permitiría llevar la medicina personalizada a un nuevo nivel. Así, se podría probar digitalmente cualquier tratamiento disponible antes de aplicarlo a la persona con el objetivo de conocer previamente sus efectos, tanto positivos como negativos.

Inclusive podría darse el caso de que el gemelo virtual sea monitoreado de manera constante. De hecho, ya existen algunos sensores capaces de aportar ese tipo de datos: los dispositivos wearables, que registran y transmiten de manera remota información sobre, por ejemplo, los ritmos cardiaco y respiratorio o la presión sanguínea. Sin embargo, la creación de modelos virtuales completos de pacientes individuales todavía luce lejano, entre otras cosas porque el volumen de los datos exigiría una descomunal capacidad de cómputo aún no disponible.

Por supuesto, el desarrollo futuro de esta vertiente de los gemelos digitales aplicados a la salud traerá consigo dilemas éticos y legales relacionados con el uso y la protección de los datos. Y no sólo de los pacientes tratados en específico, sino de todos aquellos —miles o cientos de miles— cuya información será necesaria para entrenar a los algoritmos de machine learning e inteligencia artificial que crearán y supervisarán los cambios en los modelos virtuales.

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La importancia la UX en las universidades aumentó drásticamente en los últimos meses ante la necesidad de trasladar al ciberespacio las actividades académicas. Y si bien se contempla el retorno a las clases presenciales en la segunda mitad del año, una parte de la vida universitaria permanecerá en línea, ya sea por el uso de aulas híbridas o porque habrá alumnos a los que se les brindará la opción de continuar con las clases a distancia.

En el desarrollo de sus actividades cotidianas en los campus, los estudiantes con frecuencia deben iniciar sesión en sistemas diferentes para tomar clases, acceder a recursos académicos, realizar trámites o buscar información. Sin embargo, las interacciones en línea ya no son unilaterales. Ahora, los estudiantes esperan que la información que buscan no solo esté relacionada entre sí, sino que esté contextualizada y sea específicamente relevante para ellos.

Movilidad ante todo

Poner el énfasis en la UX en las universidades consiste en centrar los servicios en las necesidades de los usuarios para que cada instancia sea fácil y agradable de usar y les ayude a lograr sus objetivos. Ahora bien, una UX bien diseñada no solo beneficia a los estudiantes: también ayuda a los profesores y al personal al posibilitar una experiencia laboral fluida y eficiente.

En la actualidad, lograr una buena UX en las universidades implica diseñar el ecosistema de TIC con la movilidad en primer lugar. Es decir, que las aplicaciones y herramientas sean fácilmente accesible y ejecutable en dispositivos terminales móviles, como los teléfonos inteligentes. Para ello se requiere que las apps tengan un diseño sencillo que tome en cuenta la ergonomía y la ubicación de los botones en los celulares y que permitan completar las tareas con facilidad.

Otro aspecto relevante tiene que ver con la administración de identidades. Lo ideal es que se requiera de los estudiantes un inicio único de sesión, desde cualquier dispositivo, para realizar cualquiera de las tareas requeridas por sus actividades en el campus. Ello incluye lo mismo registrarse para una materia, revisar sus calificaciones o programar asesorías individuales con profesores o asistentes. Se pueden añadir información que facilite la vida en el campus. Por ejemplo, los horarios de los autobuses de la universidad o la disponibilidad de equipos audiovisuales para las aulas o de las computadoras en el laboratorio de informática.

Recursos para una buena UX en las universidades

Para lograr un buen diseño de UX en las universidades es necesario adoptar un enfoque integral, que incluya los diversos departamentos con los que tendrán relación los usuarios, desde la oficina de inscripciones hasta los servicios financieros y los centros de contacto. Además, es necesario evaluar la efectividad del diseño. Para ello se pueden utilizar encuestas, aunque resulta recomendable complementarlas con otros métodos. Por ejemplo, se pueden realizar pruebas de usabilidad en tiempo real, que permiten detectar fallas y problemas ocultos. También se pueden indagar más a fondo las condiciones en el mundo real en que los estudiantes y profesores utilizan los recursos de TIC en el campus. Sin importar el método elegido para evaluar, es necesaria la retroalimentación constante de los usuarios.

Ahora bien, lograr una buena UX en las universidades requiere un trabajo constante y un número considerable de recursos, tanto tecnológicos y financieros como humanos. Sin embargo, la mayoría de las instituciones —sobre todo las de menor tamaño— no cuentan con ellos en cantidad suficiente. En ese caso, se puede recurrir a proveedores de servicios administrados para mejorar de manera continua los servicios digitales y asegurar que todos los usuarios de TIC en la comunidad universitaria reciben la mejor experiencia posible.

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Los primeros ensayos controlados sobre la realidad virtual y la esquizofrenia se hicieron en 2013 por un equipo liderado por el profesor Tom Craig, del London King’s College. El experimento se llevó un paso más allá en 2017, cuando encontraron información que confirma los hallazgos iniciales. Sin embargo, también se indicó que aún hace falta más investigación para comprender a fondo todos los aspectos e implicaciones de este tratamiento. Esto, señalaron los investigadores, es un requisito necesario antes de aplicar este protocolo de manera generalizada.

Las alucinaciones auditivas son muy angustiantes para el paciente. Las voces los agreden y los molestan, con el fin de menoscabar su autoestima. El tratamiento suele consistir en una combinación de medicamentos y terapias de apoyo. Aunque efectivas en la mayoría de los casos, hasta el 25% de los aquejados no logran librarse de las voces.

Para el segundo estudio, el profesor Craig eligió a 150 personas con al menos dos décadas de sufrir esquizofrenia y más de un año afectados por alucinaciones auditivas. La mitad se sometió al nuevo tratamiento y el resto funcionó como grupo de control, con la terapia habitual.

Realidad virtual y esquizofrenia: avatares benéficos

El tratamiento, denominado Terapia AVATAR, consiste en darle “corporeidad” a las voces que escucha y confrontarlas mediante un visor de realidad virtual. El primer paso es modelar al avatar. Esto se hace conforme a las indicaciones del paciente, para recrear de la forma más fiel posible la voz que escucha. Luego, se procede a materializar virtualmente la cara con la que asocian dicha voz. Una vez hecho esto, plantan cara a ese avatar, controlado desde una habitación adjunta por el terapeuta. La terapia experimental se aplicó en 6 sesiones semanales de 50 minutos cada una.

Durante las sesiones, el paciente entabla un diálogo con el avatar, manejado por el médico. Conforme avanza el intercambio, el terapeuta guía la conversación de tal manera que el control se desplaza desde la alucinación hacia el enfermo. Al cabo, éste termina por doblegar a su alucinación hasta el punto de ordenarle que desaparezca. En suma, los pacientes aprenden que en realidad las voces no controlan nada.

Se comprobó que a las 12 semanas de concluida la Terapia AVATAR la mejoría de los pacientes es más notable que la de aquellos que recibieron el manejo convencional. Empero, también se evidenció que dicha diferencia tendía a desaparecer hacia las 24 semanas, lo cual sugiere que tal vez sean necesarias sesiones de refuerzo.

Sin embargo, el campo es promisorio y ya se piensa extender este tipo de terapia a grupos de estudio más amplios, en consonancia con las cada vez más numerosas aplicaciones de la realidad virtual en la medicina.

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En México las universidades ya comienzan a ver el análisis de datos como una opción viable para su gestión. Si bien la financiación puede ser difícil de conseguir, no invertir en análisis de datos podría ser aún más costoso. Por otra parte, invertir lo necesario para convertirse en universidades dirigidas por datos facilita resolver diversos problemas y genera ventajas importantes en un mercado altamente competido.

Entre los principales beneficios que logran las instituciones educativas al convertirse en universidades dirigidas por datos se pueden contar:

●Romper los silos: Muchas universidades tienen varios campus que operan en silos, lo cual dificulta la comunicación. Es posible que varios departamentos enfrenten problemas similares, pero al no existir intercambio de información ni cruce de datos no pueden avizorar soluciones comunes. Al recurrir al análisis de datos, es más factible identificar y resolver problemas comunes.

Decisiones fundadas en las universidades dirigidas por datos

●Sistematizar los análisis: Dado que su cultura basada en datos requiere análisis frecuentes y sistemáticos, ayuda a establecer procesos más consistentes. Existen herramientas, como los sistemas SRM (Student Relationship Management), que generan datos útiles para simplificar y automatizar los procesos académicos. En esa misma línea se encuentran los ERP (Enterprise Resource Planning). Estos permiten que las universidades dirigidas por datos los analicen de manera más estructurada y organizada gestionen con mayor eficiencia los recursos.

●Decisiones mejor fundadas: En vez de atenerse sólo a la experiencia personal e intuición de los directivos, las universidades dirigidas por datos pueden enfocarse en métricas clave para medir numerosos resultados y tomar decisiones a partir de su análisis.

●Toma de decisiones más ágil: Al acopiar la información y analizar los datos de manera centralizada se logran importantes ahorros de tiempo cuando se trata de estudiar problemas y encontrar soluciones.

●Hacer predicciones razonables: A partir de su información histórica, las universidades dirigidas por datos pueden realizar predicciones con mejores bases sobre los desafíos que enfrentarán en el futuro.

●Mantener presentes los objetivos: Al tener los datos disponibles de manera ordenada y expedita, resulta más sencillo conservar el foco sobre los objetivos prioritarios de la institución. Puede ser lo mismo aumentar las inscripciones, incrementar las tasas de retención o mejorar las métricas de éxito de los estudiantes.

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Se calcula que este año el mercado global de la RA en el cuidado de la salud alcanzará 1,500 millones de dólares.

Para acceder a la realidad aumentada suele bastar con el uso de tabletas o teléfonos inteligentes (a veces montados en marcos para usarlos a manera de gafas), pero en otras sí requiere el uso de visores especiales. A diferencia de los utilizados en la realidad virtual (RV), que aíslan al usuario y reemplazan el entorno real por otro generado por computadora, los utilizados en la RA los mantienen en todo momento en contacto con el mundo físico.

Cerebros flotantes

Precisamente esas características (mantener contacto con la realidad y poner información al alcance la vista) son las que permiten que la realidad aumentada en la salud sea tan promisoria. Entre otras cosas, permitirá a los cirujanos operar de manera más precisa al proporcionarles acceso a representaciones tridimensionales de cualquier parte del cuerpo e interactuar con ellas. Esto resulta particularmente útil en el quirófano, pues de esa manera podrán estudiar en detalle la anatomía de cada paciente individual en modelos tridimensionales generados a partir de las imágenes médicas (tomografías, resonancias, radiografías) tomadas previamente al procedimiento.

Los modelos son proyectados en un visores que permiten a los médicos verlos sobrepuestos sobre el paciente. De esa manera, pueden visualizar órganos, músculos o el esqueleto antes de determinar los mejores puntos para efectuar las incisiones. Además, en caso de una emergencia durante la operación, podrían acceder en segundos a la información que necesiten directamente en sus visores en vez de tener que buscarla en el expediente clínico electrónico o en documentos impresos.

Aplicaciones prácticas de este uso tuvieron lugar en el hospital St. Mary, de Londres, donde un equipo de cirujanos del Imperial College utilizaron el HoloLens de Microsoft durante operaciones reconstructivas en las piernas. El dispositivo les permitió ver hologramas de los huesos y los vasos sanguíneos (producidos a partir de tomografías axiales computarizadas de las extremidades de los pacientes) de manera directa y precisa, como si los estuvieran observando a través de la piel.

Realidad aumentada en la salud: visualizaciones tridimensionales

Extirpar tumores cerebrales es otra posible aplicación de la realidad aumentada en la salud. Investigadores de las firmas Magic Leap (estadounidense) y Brainlab (alemana) trabajan en el desarrollo de un programa de RA que permitirá a los cirujanos operar con la ayuda de una imagen tridimensional del cerebro del paciente. La imagen será proyectada en el aire y los cirujanos podrán verla con visores. En su creación interviene tecnología de almacenamiento en nube y procesamiento de información desarrollada por los alemanes con la plataforma de computación espacial y plataforma experiencial de los estadounidenses.

Otra aproximación al uso de la RA en los quirófanos es la herramienta desarrollada por la compañía estadounidense EchoPixel, que permite a los doctores visualizar modelos 3D de los órganos y tejidos del abdomen de los pacientes para asistirlos en las cirugías. Además de combinar las tomografías tomadas previamente para construir los modelos, el sistema incorpora cuatro cámaras que siguen los movimientos de las cabezas de los cirujanos para determinar su ángulo de visión, anteojos para desplegar las imágenes 3D y una pluma que permite a los usuarios desplazarlas e interactuar con ellas en tiempo real.

Otra compañía estadounidense, AccuVein, desarrolló una aplicación de RA que permite a las enfermeras mejorar su precisión al aplicar inyecciones intravenosas. Se estima que en hasta el 40% de estas inyecciones las enfermeras no aciertan en la vena en el primer pinchazo, por las dificultades inherentes a localizarlas. En el caso de los pacientes pediátricos o geriátricos el porcentaje de yerros es aun mayor. La herramienta de RA consiste en un escáner de mano que proyecta sobre la piel la ubicación de los vasos sanguíneos. Esta visualización permite disminuir el número de falsos piquetes, con el consiguiente bienestar de los pacientes y el menor estrés de los trabajadores.

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Frenar la compraventa de ensayos universitarios se complicó con el advenimiento de soluciones como ChatGPT y GPT-4; se debe a que son capaces de producir trabajos indistinguibles primera vista de los escritos por un humano. De hecho, bastan unas cuantas instrucciones sencillas para que la inteligencia artificial entregue, en segundos, ensayos de varios párrafos de longitud. Lo que dificulta determinar que se trata de textos redactados por una IA es que son escritos coherentes y bien organizados. Más aún: las IA nunca producen dos textos idénticos.

Esto, por supuesto, plantea dilemas pedagógicos. Si bien puede verse como algo válido la asistencia de una IA en la investigación para hacer tareas y trabajos, no lo es cuando se le utiliza para elaborar por completo ensayos que luego son presentados como propios por estudiantes tramposos.

Precisión al señalar textos redactados por una IA

En un esfuerzo contra las prácticas deshonestas, Turnitin trabaja en una nueva herramienta capaz de detectar textos redactados por una IA. Aunque aún se encuentra en desarrollo, la tecnología muestra avances prometedores. Se puede consultar en YouTube un video breve en que David Adamson, especialista en inteligencia artificial y antiguo maestro de secundaria, muestra las capacidades de la solución.

Una de las características más interesantes de la solución es su habilidad para distinguir dentro un ensayo cuáles partes las escribió un humano y cuáles la inteligencia artificial. Además, puede señalar aquellas oraciones modificadas para buscar una transición entre los textos redactados por una IA y la escritura humana.

De acuerdo con Turnitin, su herramienta puede detectar los textos redactados por una IA en el 97% de los casos. Su tasa de falsos positivos es menor al uno por ciento. La empresa planea incluirla próximamente dentro sus productos existentes. Mientras tanto, puso a disposición de sus usuarios una página con recursos de escritura con IA dirigida específicamente a educadores. En ella se publican actualizaciones periódicas sobre los progresos de la nueva solución.

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El método tradicional para determinar la viabilidad de una sustancia para tratar una enfermedad implica numerosos ensayos de prueba y error. Los investigadores comienzan a revisar miles de moléculas para seleccionar las que parecen útiles para su uso en medicina. A ello le sigue un proceso de selección más riguroso. Al final, entre la fase I de pruebas clínicas y la aprobación para uso es humanos por parte de las autoridades, se descartan 9 de cada 10 sustancias elegidas para pruebas avanzadas.

Si bien los más escépticos consideran que pasarán años antes de que una IA pueda hacerse cargo del desarrollo de un medicamento apto para el consumo humano, ya hay pasos alentadores. En septiembre pasado, investigadores de la Universidad de Toronto y la compañía Insilico Medicine lograron identificar en tiempo récord una sustancia potencialmente útil para tratar la fibrosis.

A semejanza del método tradicional, comenzaron por analizar las sustancias existentes para tratar la enfermedad. A partir de esa información, se concentraron en diseñar nuevas moléculas que pudieran atacar una proteína específica de la fibrosis. En tan sólo tres semanas consiguieron bosquejar alrededor de 30,000 diseños, de los cuales sintetizaron seis. Acto seguido, ensayaron 2 de ellos en cultivos celulares; el más promisorio se probó con ratones. La conclusión fue que la nueva molécula muestra potencial para desarrollar un fármaco. El proceso completo les tomó sólo 46 días. El estudio se publicó en la revista Nature Biotechnology.

Esfuerzos compartidos

Uno de los obstáculos para lograr que una inteligencia artificial tenga utilidad sostenida consiste en el tiempo y los recursos necesarios para entrenarla adecuadamente. Con ese fin, en este año unieron esfuerzos 10 compañías farmacéuticas (Amgen, Astellas, AstraZeneca, Bayer, Boehringer Ingelheim, GSK, Janssen, Merck, Novartis y Servier). A ellas se suman dos universidades (la Universidad Católica de Lovaina y la Universidad de Tecnología y Economía de Budapest). También participan cuatro compañías de TIC (Owkin, Substra Foundation, Loodse e Iktos) y la fabricante de procesadores Nvidia.

Juntos establecieron el Consorcio MELLODY (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery). Buscan entrenar en conjunto a una inteligencia artificial en un tiempo mucho más corto que el que les tomaría por separado.

Ello implica, por supuesto, dar a la AI acceso a las bases de datos de cada compañía, las cuales contienen información protegida por derechos de autor y de propiedad intelectual. Para hacerlo sin revelarla a los demás participantes, las farmacéuticas usan una plataforma de blockchain desarrollada por Owkin. Dicha plataforma permite controlar con absoluta transparencia las operaciones realizadas por cada usuario y resguarda la seguridad y privacidad de los datos.

Inteligencia artificial: medicamentos de diseño

Esta manera de trabajar se basa en aprendizaje federado, un tipo de machine learning introducido en 2017 por Google. Esta manera de entrenar a la inteligencia artificial evita la necesidad de concentrar todo el big data de los participantes en un solo lugar. En vez de ello, la IA analiza grandes lotes de información en dispositivos locales controlados por cada usuario. Luego, transfiere a una instancia común el aprendizaje logrado pero sin que con éste vayan adjuntos los datos específicos. De esa forma, el motor de la inteligencia artificial perfecciona sus algoritmos y es capaz de extrapolar las capacidades aprendidas a otros modelos sin revelar la información concreta que la llevaron a desarrollarlas.

Hay muchas otras compañías interesadas en el uso de inteligencias artificiales para el diseño de nuevas medicinas. Una lista recopilada por la firma canadiense BenchSci da cuenta de 167 empresas de diverso tamaño, fundadas después de 2012, que utilizan alguna IA para el desarrollo de medicamentos. Para las farmacéuticas esto significará que paulatinamente podrán tener más y mejores fármacos en menos tiempo y con costos mucho menores. Esto, sin duda, será un gran impacto de la inteligencia artificial para moldear el futuro del cuidado de la salud.

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