Hace algunas semanas, una historia estremecedora puso luz sobre una realidad poco conocida más allá del ámbito de quienes trabajamos en la salud. Una estudiante universitaria, en pleno internado profesional de Terapia Ocupacional, se vio afectada por condiciones adversas que pusieron en riesgo su bienestar físico y emocional. Esta dramática situación nos recuerda la vulnerabilidad a la que están expuestos nuestros estudiantes durante sus prácticas académicas, donde el estrés y la presión pueden convertirse en una carga abrumadora. Como instituciones de salud, debemos estar comprometidos en reformular y elevar constantemente los estándares, garantizando un ambiente seguro y de apoyo para todos los estudiantes en su camino hacia la formación profesional.

En el caso de Teletón, así lo hemos hecho con un modelo de docencia que trasciende los límites de lo meramente técnico. Más allá de los resultados de aprendizaje específicos, este enfoque se centra en resguardar el proceso de enseñanza dentro de un ambiente de calidad y calidez, donde cada estudiante se sienta valorado y apoyado. Al fundarse en el respeto y la humanización del aprendizaje, el modelo promueve una relación empática entre docentes y estudiantes, cultivando no solo conocimientos, sino que también valores de solidaridad y comprensión mutua.

En el ámbito de la docencia, el compromiso con el desarrollo integral de sus estudiantes y el constante perfeccionamiento de su cuerpo docente, hacen necesario la evaluación como una práctica continua y fundamental para garantizar la excelencia educativa. Es así como desde el año 2020 comenzamos a utilizar la encuesta ACLEEM, una herramienta invaluable que no solo evalúa las percepciones de los estudiantes sobre el ambiente educacional, sino que también proporciona una visión detallada de aspectos clave como la calidad y capacidad docente, la disposición a ayudar del personal de salud, la retroalimentación entregada, la sensación de ser escuchado y, por último, pero no menos importante, el rol del modelo profesional a seguir.

El proceso enseñanza-aprendizaje es inherentemente bidireccional, y permite que tanto docentes como estudiantes se nutran mutuamente de conocimientos, sensaciones, experiencias y visiones. Reconocer la importancia de este intercambio dinámico es fundamental para enriquecer la práctica educativa, y adaptarla a las necesidades y realidades cambiantes de las nuevas generaciones.

Al fomentar un diálogo abierto y respetuoso, se crea un ambiente de aprendizaje colaborativo que promueve el crecimiento personal y profesional tanto de educadores como de educandos, impulsando así el desarrollo integral de la comunidad educativa. Las instituciones de salud están en el momento de reflexionar y actuar de forma coherente con su misión e impulsar procesos de enseñanza-aprendizaje responsables.

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El bibliotecario Andrew Gray ha hecho un descubrimiento “muy sorprendente”. Ha analizado cinco millones de estudios científicos publicados el año pasado y ha detectado un subidón repentino en el uso de determinadas palabras, como meticulosamente (un 137% más), intrincado (117%), encomiable (83%) y meticuloso (59%), en sus versiones en inglés. Gray, del University College de Londres, solo encuentra una explicación: decenas de miles de investigadores están utilizando ChatGPT —u otros programas similares de generación de lenguaje con inteligencia artificial— para escribir sus estudios o al menos “pulirlos”.

Hay ejemplos descarados. Un equipo de científicos chinos publicó el 17 de febrero un estudio sobre baterías de litio. El trabajo, publicado en una revista especializada de la editorial Elsevier, comenzaba así: “Por supuesto, aquí tienes una posible introducción para tu tema: Las baterías de litio son candidatas prometedoras para…”. Los autores, aparentemente, pidieron a ChatGPT una introducción y la copiaron tal cual. Otro artículo en otra revista de Elsevier, firmado por investigadores israelíes el 8 de marzo, incluye el texto: “En resumen, el manejo de lesiones iatrogénicas bilaterales Lo siento, pero no tengo acceso a información en tiempo real ni a datos específicos de pacientes, ya que soy un modelo de lenguaje de inteligencia artificial”. Y, hace un par de meses, tres científicos chinos publicaron un delirante dibujo de una rata con una especie de pene gigante, una imagen generada con inteligencia artificial para un estudio sobre células precursoras de los espermatozoides.

Andrew Gray calcula que al menos 60.000 estudios científicos (más del 1% de los analizados en 2023) se escribieron con ayuda de ChatGPT —una herramienta lanzada a finales de 2022— o similares. “Creo que son infrecuentes los casos extremos de alguien escribiendo un estudio entero con ChatGPT”, opina Gray, un bibliotecario escocés de 41 años. A su juicio, en la mayoría de los casos la inteligencia artificial se emplea adecuadamente para “pulir” el texto —identificar erratas o facilitar la traducción al inglés—, pero existe una gran escala de grises, en la que algunos científicos aprovechan la asistencia de ChatGPT más allá, sin verificar los resultados. “Ahora mismo es imposible saber cómo de grande es esa zona gris, porque las revistas científicas no exigen a los autores que declaren el uso de ChatGPT, hay muy poca transparencia”, lamenta.

Los modelos de lenguaje por inteligencia artificial usan determinadas palabras de manera desproporcionada, según ha demostrado el equipo de James Zou, de la Universidad de Stanford (EE UU). Suelen ser términos con connotaciones positivas, como encomiable, meticuloso, intrincado, innovador y versátil. Zou y sus colegas alertaron en marzo de que los propios revisores de los estudios científicos están empleando estos programas para escribir sus valoraciones, previas a la publicación de los trabajos. El grupo de Stanford analizó las revisiones de los estudios presentados en dos conferencias internacionales de inteligencia artificial y descubrió que la probabilidad de que apareciese la palabra meticuloso se había multiplicado por 35.

El equipo de Zou, en cambio, no detectó huellas significativas de ChatGPT en las correcciones realizadas en las prestigiosas revistas del grupo Nature. El uso de ChatGPT estaba asociado a valoraciones de peor calidad. “Me parece realmente preocupante”, explica Gray. “Si sabemos que el uso de estas herramientas para escribir revisiones produce resultados de menor calidad, debemos reflexionar sobre cómo se están utilizando para escribir estudios y lo que eso implica”, señala el bibliotecario del University College de Londres. Un año después del lanzamiento de ChatGPT, uno de cada tres científicos reconocía que lo usaba para escribir sus estudios, según una encuesta de la revista Nature.

El análisis de Gray muestra que la palabra intrincado apareció en 109.000 estudios en 2023, más del doble que el promedio de 50.000 de los años anteriores. El término meticulosamente pasó de unos 12.300 trabajos en 2022 a más de 28.000 en 2023. Encomiable, de 6.500 a casi 12.000. El investigador bromea con que sus colegas le han felicitado por la meticulosidad de su informe, todavía un borrador pendiente de publicación en una revista especializada.

Muy pocos estudios informan del uso de inteligencia artificial en su elaboración. Gray alerta de que se puede generar “un círculo vicioso”, en el que las siguientes versiones de ChatGPT se entrenen con artículos científicos escritos por las versiones antiguas, dando lugar a estudios cada vez más encomiables, intrincados, meticulosos y, sobre todo, insustanciales.

El profesor de Documentación Ángel María Delgado Vázquez subraya el punto de vista anglosajón del nuevo análisis. “Los investigadores que no hablan inglés nativo están utilizando mucho ChatGPT, como ayuda a la escritura y para la mejora de la lengua inglesa”, señala el investigador, de la Universidad Pablo de Olavide, en Sevilla. “En mi entorno, la gente está utilizando ChatGPT sobre todo para una primera traducción, o incluso para quedarse directamente con esa traducción”, apunta. El profesor español echa de menos un análisis sobre la procedencia de los autores que emplean términos infrecuentes.

Otra de las palabras favoritas de la inteligencia artificial en inglés es delve (indagar o profundizar). El investigador Jeremy Nguyen, de la Universidad de Tecnología Swinburne (Australia), ha calculado que delve ya aparece en más del 0,5% de los estudios médicos, cuando antes de ChatGPT no llegaba al 0,04%. Son miles de autores que de repente indagan o profundizan. Si se pregunta a la versión en español de ChatGPT 3.5 qué palabras usa con más frecuencia de lo habitual, responde con ejemplos como intrincado, detallado, elogiable y cuidadoso.

El bibliotecario Andrew Gray advierte del riesgo de que la humanidad se contagie de este nuevo lenguaje meticulosamente artificial. El propio Nguyen ha reconocido en la red social X que le ocurre: “Me he dado cuenta de que últimamente uso la palabra profundizar por mí mismo, probablemente porque paso mucho tiempo hablando con ChatGPT”. El 8 de abril, la cuenta oficial de ChatGPT en X entró al trapo: “Me encanta profundizar, qué le voy a hacer”.

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Lisa Pisano es la segunda paciente que recibe un trasplante de riñón de cerdo genéticamente modificado. La receptora del órgano de 54 años, originaria de Nueva Jersey, presentaba graves problemas de salud que la descalificaban para un trasplante de órganos tradicional.

Pisano es la primera mujer en someterse a un procedimiento de este tipo. Previo a la cirugía experimental su corazón y riñones presentaron fallas severas y tuvo que ser resucitada varias veces antes de completarse el tratamiento en el Instituto de Trasplantes Langone de la Universidad de Nueva York.

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El Congreso de los Diputados ha pedido al Gobierno que apruebe una serie de medidas para agilizar la gestión de las bajas médicas de los trabajadores. Entre estas demandas, incluidas en una proposición no de ley presentada este martes por el Grupo Parlamentario Socialista y que fue aprobada por la mayoría de la Comisión de Trabajo, está que “se garantice de manera efectiva el cumplimiento normativo sobre que en la gestión de las bajas por incapacidad temporal (IT) se impliquen otros especialistas médicos de los Servicios Públicos de Salud”, distintos a los médicos de atención primaria.

Actualmente son los médicos de cabecera de los servicios públicos de salud, dependientes de las comunidades autónomas, los que se encargan de dar las bajas laborales a los trabajadores. Esto genera, según las quejas de numerosas asociaciones médicas, fuertes cuellos de botella y una carga administrativa en los facultativos de atención primaria, que cuentan con unas plantillas ya de por sí fuertemente mermadas. Por ello, el PSOE ha presentado esta proposición no de ley con el fin de que otros médicos de la sanidad pública, fundamentalmente los de los hospitales y centros de especialidades se impliquen también en estos procesos administrativos, algo que ya es posible en algunas comunidades autónomas.

Para que esto se produzca no harían falta grandes cambios legales. De hecho, tal y como recordaron varios diputados en la Comisión de Trabajo de la Cámara baja donde se aprobó esta propuesta por 18 votos a favor y 19 abstenciones, la orden ministerial que regula en parte estos procedimientos —que data de 2015 y desarrolla el Real Decreto 625 de 2014— indica que “el parte médico de baja de incapacidad temporal, cualquiera que sea la contingencia determinante, se expedirá inmediatamente después del reconocimiento médico del trabajador, por el facultativo del servicio público de salud que lo realice”. Esta redacción, por tanto, deja abierta la posibilidad legal de que sean otros facultativos del servicio público de salud, distintos a los médicos de atención primaria, como por ejemplo los de los hospitales, quienes den la baja a los trabajadores.

De hecho ya existe esta posibilidad en los centros hospitalarios de Cataluña y se está desarrollando en la red hospitalaria de la Comunidad de Madrid, entre otras comunidades. Es más, en la exposición de motivos del texto inicial de la proposición no de ley de los socialistas, que fue enmendado con una transaccional para poder ser aprobado, se justificaba esta medida porque la prescripción de guardar reposo a un trabajador puede surgir cuando está ingresado en un hospital o en urgencias del centro hospitalario, pero siempre tiene que acudir posteriormente a su médico de cabecera (el paciente en persona o un familiar) para solicitar el parte de baja laboral.

“Esta competencia asignada en la práctica solo al médico de familia, está teniendo efectos negativos sobre el funcionamiento de los servicios de atención primaria” indica el citado texto presentado por el PSOE. Y añade que “esta gestión de la IT podría mejorarse si los especialistas hospitalarios pudieran emitirlos partes de baja médica a los pacientes que la necesiten durante su ingreso, y continuar con posterioridad, al alta en las consultas de atención primaria”.

Además, la proposición aprobada este martes por 18 votos a favor y 19 abstenciones, insta al Gobierno a garantizar en general de manera efectiva el cumplimiento de la normativa vigente, en materia de gestión de estas bajas ya sean por enfermedad común o accidente laboral, e impulsar aquella legislación adicional que fuera necesaria, en el marco del diálogo social, que permita mejorar, agilizar y armonizar dicha normativa con las Comunidades Autónomas.

El Gobierno ya introdujo en enero de 2023 algunas novedades en la gestión de las bajas médicas de los trabajadores entre las que destacó la eliminación de la obligatoriedad para los empleados de entregar los partes de baja en sus empresas. Dicho cambio legal, que entró en vigor en abril del año pasado, implica también más trabajo para los medico de familia que son los encargados desde entonces de enviar telemáticamente al INSS los partes de baja y este organismo los reenvía a las empresas en un proceso que, en teoría, según los plazos antes citados no debería exceder en más de una semana. Actualmente, en el marco del diálogo social con patronal y sindicatos, la Seguridad Social está negociando cómo derivar las pruebas diagnósticas y el tratamiento desde la atención primaria a las mutuas colaboradoras en el caso de las bajas traumatológicas de los trabajadores, también para agilizar estos procesos.

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Takeo Kanade (Hyōgo, Japón, 78 años) habla con soltura de la visión artificial a la que le lleva dedicados más de 40 años. Esta disciplina científica permite ver un partido de fútbol desde el punto de vista del balón o un partido de tenis a través del ojo de halcón. Los algoritmos fundamentales que ha desarrollado Kanade junto a su compañero Bruce Lucas, llamado método Lucas-Kanade, ayudan a ordenadores y robots a comprender imágenes en movimiento. Su trabajo también ha contribuido a mejorar la cirugía robótica, la conducción autónoma y el reconocimiento facial. “En el futuro los robots serán mejores que los humanos, de una manera o de otra”, admite. Gracias a sus desarrollos matemáticos, Kanade ha recibido el Premio Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA, en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación.

El investigador se doctoró en Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Kyoto en 1974. Descubrió su pasión por la ingeniería cuando salía a pescar con 5 años y se fabricaba su propio anzuelo. Es catedrático de Informática y Robótica en la Universidad Carnegie Mellon de Pittsburgh (EE UU) y fundador del Centro de Tecnología para la Calidad de Vida, que dirigió entre 2006 y 2012.

Pregunta. ¿Cree que la visión robótica llegará un día a igualar la visión humana?

Respuesta. Sí, y en algún momento puede ser mejor que la de los humanos. De hecho, en algunas áreas ya son mejores, como en el caso del reconocimiento facial por ordenador. Durante mucho tiempo se pensó que era un área con una gran ventaja, ya que somos buenos reconociendo a la gente que conocemos. Sin embargo, si conocemos a alguien nuevo en un entorno desconocido, a menudo solemos perderle de vista.

P. ¿Cuál de los dos tiene menor probabilidad de fallar?

R. El ser humano. Los coches autónomos pueden ver hasta 200 metros en todas las direcciones y reconocer la ubicación de otros coches, peatones o bicicletas de una manera muy precisa, pero nosotros tenemos mejor comprensión. Podemos tener algunas expectativas sobre lo que le está ocurriendo al coche que está delante de ti. También puedes reconocer si estás conduciendo cerca de un colegio, y prever que haya niños que puedan cruzar la carretera. Los ordenadores están intentando llegar a ese nivel de comprensión, pero por ahora no es tan bueno; y es algo fundamental para evitar accidentes.

P. ¿La conducción será 100% autónoma algún día?

R. Dentro de diez años o incluso menos. Sin embargo, hay que convencer a la gente. Es como el uso del coche, que a pesar de que causa accidentes y muertes, produce un beneficio tan grande que, como sociedad, lo aceptamos.

P. En el mundo de la visión artificial, ¿cuáles son los retos del futuro?

R. ¿Puedes estar en un mundo que esté mapeado desde el mundo real? Ese es el siguiente nivel. Yo lo llamo realidad virtualizada. La realidad virtual ahora no es virtual: es un mundo real que está virtualizado. También está la posibilidad de interactuar con el entorno y con las personas del mundo virtual. Que alguien pueda verse reflejado en un espejo dentro del mundo virtual. Otro reto es la teletransportación, pero sin descomponer tu cuerpo y enviarlo al otro lugar, como en la película Star Trek. Se realiza con unas herramientas, como si fueran drones, que te dan una fuerza de reacción en las piernas a través del cuerpo para que te puedas teletransportar, visual y acústicamente, y que puedas interactuar físicamente en tiempo real.

P. ¿Cómo se puede prevenir el uso malicioso de deepfakes (vídeos falsos)?

R. Me siento parcialmente responsable de ello. En 2010, hice un vídeo del presidente Obama hablando en japonés con unas imágenes generadas con mi cara. Pensé que era un video de broma. No se puede luchar contra los deepfakes, lo único que lo impide es nuestra integridad.

P. Pero si la tecnología se puede volver contra nosotros…

R. Se utiliza con el fin de engañar, pero la tecnología no puede saber cuál es su objetivo. Se puede crear un tipo de tecnología y usarla con fines distintos para los que había sido desarrollada. Hay que ser más inteligente, más rápido que ella y estar informado. La marca de agua, por ejemplo, cuando las utilizas y se conoce, en ese mismo momento ya se ha creado una manera instantánea de borrarla.

P. ¿Cómo se puede aprovechar la visión artificial para mejorar la calidad de vida de las personas con discapacidad?

R. Se trata de desarrollar una tecnología de calidad de vida, como hacemos en nuestro centro. Su esencia es aumentar la independencia de personas con discapacidad o de personas mayores. No se trata de que los robots lo hagan todo, sino lo contrario. Mi fórmula del robot perfecto equivale a lo que quieres hacer menos lo que puedes hacer. Es decir, compensar la parte que el humano no puede hacer para que pueda hacerlo junto al robot. Además, en los casos de rehabilitación o educación, el robot perfecto debe de hacer un poco menos para que la persona recupere la motivación y la capacidad.

P. ¿Cómo han contribuido sus trabajos a la precisión quirúrgica?

R. Los robots cirujanos pueden utilizar sensores más desarrollados que los cirujanos humanos. Los sensores humanos son muy limitados, nosotros no tenemos sensores acústicos o sensores multimodales. Antes de una operación quirúrgica, los androides pueden, por ejemplo, detectar la ubicación de un tumor, su forma o tamaño, con rayos X o una resonancia magnética, y en el momento de la cirugía, utilizan sensores de imágenes.

P. ¿Qué le ha aportado el origami a su carrera?

R. La esencia de mi teoría, A Theory of Origami World (Teoría del mundo Origami, en inglés) es que la percepción de la forma tridimensional de una imagen debe derivar de una explicación matemática y no del resultado de un aprendizaje. Si por ejemplo dibujas una caja, existen cinco formas más posibles que se generan exactamente con la misma imagen, pero son diferentes a la caja. Cuando doy una charla, por ejemplo, bromeo con el público diciendo que la sala de conferencias y el edificio podrían ser de otras formas y el público mira a su alrededor y se lo imagina.

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