Modelos de IA que personalizan la formación médica mediante simulación

Una de nuestras estudiantes de doctorado ha publicado en el congreso internacional IEEE International Conference on Smart Innovations for Medicine and Engineering (SIME 2026), en el que se plantea la idea de utilizar modelos pequeños de IA generativa (Small Lenguage Models) para adaptar los simuladores virtuales según el rendimiento de los estudiantes, residentes o especialistas.

No todas las personas que entrenan con un simulador tienen las mismas habilidades ni encuentran las mismas dificultades. Cada una sigue su propia curva de aprendizaje. Este estudio supone un primer acercamiento a una línea de investigación que busca explorar cómo la tecnología puede adaptarse a las necesidades de cada usuario durante su entrenamiento.

En este trabajo se hicieron experimentos con distintos simuladores dedicados para formación médica, tanto virtuales como de tecnología inmersiva. En el caso de las técnicas mínimamente invasivas por laparoscopia, se aprovechó la colaboración que ya se tenía con Winco de Medical Simulator. Este simulador se ha utilizado como escenario de prueba para incorporar diferentes ejercicios y escenarios de entrenamiento desarrollados con LEGO.

Los resultados obtenidos son prometedores y muestran el potencial de utilizar modelos de IA pequeños, que pueden ejecutarse localmente y ocupa menos recursos, es capaz de supervisar la manera de ir adaptando dependiendo del escenario que aborda.

Además, esta línea de investigación y experimentación retroalimenta la actividad formativa y contribuye al desarrollo del plan formativo para residentes de la Fundación Canaria, conectando investigación, tecnología y formación práctica.