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eISSN 2007-5057
Investigación educ. médica Vol. 14, no. 53, México, enero-marzo 2025
https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2025.53.24682
Oportunidades de la inteligencia artificial en los posgrados de medicina deportiva y áreas afines
Opportunities for artificial intelligence in postgraduate courses in sports medicine and related areas
Estimado editor:
Cada día se emplea con mayor frecuencia la inteligencia artificial (IA) en la educación médica para los procesos de aprendizaje, mediante experiencias personalizadas y optimización de resultados. Por ello, la IA presenta un gran potencial para que los profesionales de la salud desarrollen diversas habilidades y conocimientos en relación con los resultados de los pacientes valorados1.
Ahora bien, un campo de la medicina de amplia relevancia para los practicantes del acondicionamiento físico y el fitness corresponde a la medicina deportiva. En este caso, se ha mencionado que actualmente existen diversos algoritmos, dispositivos e iniciativas basados en IA que facilitan la predicción de lesiones, la asistencia en la valoración funcional, la optimización de los planes de intervención, el seguimiento del proceso y el retorno físico-deportivo. Sin embargo, los avances en este campo de conocimiento y la implementación de la IA aún son limitados2.
A partir de lo anterior, los profesionales en ciencias de la salud y el deporte se enfrentan a una necesidad emergente de actualizarse y capacitarse para estar a la par con los avances tecnológicos del siglo XXI y su aplicabilidad en el campo deportivo y biomédico. No obstante, según Pareek y colaboradores, existe una barrera importante para la implementación de la IA en la medicina deportiva, que es la falta de familiarización de los médicos con los métodos y conceptos asociados al aprendizaje automático3.
Por otro lado, siendo las universidades aquellas que responden a las necesidades del entorno, y reconociendo la creciente importancia de la IA en la sociedad, es indudable que debe existir una actualización prioritaria de los programas de posgrado en medicina deportiva y áreas afines (biomecánica, fisiología, bioquímica, entre otros), para poder que los profesionales egresados de dichos programas puedan dar una respuesta óptima, con el fin de garantizar una relación directa entre los avances tecnológicos basados en IA y el diseño curricular del programa universitario, con respecto al impacto económico, social e investigativo que traería consigo.
CONTRIBUCIÓN INDIVIDUAL
•BJBV: Concepción, redacción, edición y revisión final del documento.
•CEGY: Redacción, edición y revisión final del documento.
•AVN: Edición y revisión final de documento.
AGRADECIMIENTOS
Ninguno.
PRESENTACIONES PREVIAS
Ninguna.
FINANCIAMIENTO
Ninguno.
CONFLICTO DE INTERESES
Ninguno.
REFERENCIAS
1.Nagi F, Salih R, Alzubaidi M, Shah H, Alam T, Shah Z, et al. Applications of artificial Intelligence (AI) in medical education: A scoping review. En: Studies in Health Technology and Informatics. IOS Press; 2023.
2.Desai V. The Future of Artificial Intelligence in Sports Medicine and Return to Play. Semin Musculoskelet Radiol. 2024;28(2):203-212. doi:10.1055/s-0043-1778019
3.Pareek A, Ro DH, Karlsson J, Martin RK. Machine learning/artificial intelligence in sports medicine: state of the art and future directions. J ISAKOS. 2024;9(4):635-644. doi:10.1016/j.jisako.2024.01.013
Brian Johan Bustos-Viviescasa,‡,*, Carlos Enrique García Yerenab,§, Amalia Villamizar Navarroc,¶
a Centro de Comercio y Servicios, SENA Regional Risaralda, Pereira, Colombia.
b Universidad del Magdalena, Santa Marta, Colombia.
c Universidad del Atlántico, Barranquilla, Colombia.
ORCID ID:
‡ https://orcid.org/0000-0002-4720-9018
§ https://orcid.org/0000-0002-9973-552X
¶ https://orcid.org/0000-0002-5363-1776
Recibido: 3-noviembre-2024. Aceptado: 16-diciembre-2024.
* Autor para correspondencia: Carlos Enrique García Yerena.
Correo electrónico: cgarciaey@unimagdalena.edu.co
Este es un artículo Open Access bajo la licencia CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).