El miércoles 10 de Septiembre de 2025 en las instalaciones de FUNSALUD se llevó a cabo la primera Mesa del Círculo Nacional de Educación en Salud Digital e Inteligencia Artificial convocado por Transform Health México para discutir los retos y las recomendaciones para actualizar el currículum académico de las instituciones educativas y facultades de medicina en México, con el fin de preparar a los futuros profesionales de la salud para la era digital.
El Círculo de Educación de FUNSALUD realizó una reunión híbrida donde se discutió la transformación académica en medicina y educación médica profesional. Participaron representantes de la Academia Nacional de Medicina, UNAM, AMFEM, FUNSALUD y otras instituciones. Los temas centrales incluyeron la integración de salud digital e inteligencia artificial en programas académicos médicos, la necesidad de capacitación docente, y la implementación de cursos de microcredencialización para certificar competencias digitales específicas. Se analizaron los desafíos de la educación médica digital en México, destacando la brecha generacional entre estudiantes y profesores, la posible obsolescencia del expediente clínico electrónico tradicional, y la necesidad de desarrollar competencias críticas para evaluar información y supervisar herramientas en la era digital.
Dr. Raúl Carrillo-Esper - Presidente de la Academia Nacional de Medicina
Lic. Héctor Valle Mesto - Presidente Ejecutivo de la Fundación Mexicana para la Salud A.C.
Dr. Alejandro Alayola Sansores - Director del Departamento de Salud Digital, Facultad de Medicina de la UNAM
Ing. Gustavo Ross Quaas - Líder de Transform Health México y Coordinador del Programa de IA en FUNSALUD
Dr. Santiago March Misfut - Coordinador del Consejo Promotor de Nuevas Tecnologías en FUNSALUD
Dr. Alfredo Manzano - Director Académico de la Universidad Anáhuac Querétaro
Dra. Dora Luz - Coordinadora General de Investigación y Posgrado de la Universidad Autónoma de Baja California
Dr. Sergio Teodoro Vite - UNAM
Alberto Pérez SanPablo- Presidente de la Comisión de Innovación Tecnológica del CIB
Mtra. Ana Laura Martínez Vega - UNAM
Raquel Muñiz Salazar -Universidad Autónoma de Baja California
Dr. Andreas Aluja - Universidad Autónoma de Yucatán
Dr. Lauro Cortés - Universidad Autónoma de Coahuila
Dra. Olga Patricia García - Universidad Autónoma de Querétaro
Mtra. Erika Pérez Noriega - Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Narly Camacho - Transform Health México
Diana Moya - Transform Health México
Trabajar en equipo para implementar la integración de la inteligencia artificial y salud digital en los programas académicos de medicina.
Desarrollar estrategias de sensibilización para profesores médicos sobre la importancia de implementar nuevas tecnologías en la enseñanza.
Implementar materias optativas relacionadas con inteligencia artificial para fortalecer la currícula de los alumnos.
Integrar un programa serio de capacitación para docentes en temas de salud digital e inteligencia artificial.
Establecer políticas de colaboración para el intercambio de datos y conocimientos entre instituciones.
Desarrollar métricas y estándares internacionales para evaluar el avance en la implementación de salud digital.
Trabajar en la actualización curricular con flexibilidad para adaptarse rápidamente a los avances tecnológicos.
Durante la reunión, Gustavo Ross de Transform Health México moderó una sesión sobre la transformación académica en medicina y educación médica profesional, enfatizando la necesidad de preparar a los médicos para escenarios futuros inciertos. Los participantes incluyeron representantes de la Academia Nacional de Medicina, la Facultad de Medicina de la UNAM, la Asociación Mexicana de Facultades y Escuelas de Medicina, el Colegio de Ingenieros Biomédicos, la Fundación Mexicana para la Salud y otras universidades, quienes se reunieron para discutir cómo adaptar los programas educativos a las nuevas tecnologías y la inteligencia artificial. Se explicó que la sesión incluiría presentaciones breves seguidas de bloques de discusión para desarrollar recomendaciones conjuntas sobre cómo preparar adecuadamente a los estudiantes para los desafíos futuros de la medicina.
El grupo discutió la importancia de la salud digital y la medicina personalizada, destacando cómo la inteligencia artificial está revolucionando estas áreas mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos genómicos. Se señaló que la medicina personalizada requiere cuatro componentes: personalizada, preventiva, participativa y ética, y se enfatizó la necesidad de desarrollar competencias clave como alfabetización digital y manejo ético de la salud digital y la inteligencia artificial. Se identificaron áreas específicas para el trabajo futuro, incluyendo la integración profunda de la IA en el sistema de salud, la optimización de decisiones clínicas y el fortalecimiento de la ética digital.
El grupo dirigió una discusión sobre la actualización docente y proyectos multidisciplinarios en salud digital e inteligencia artificial. Se identificaron varios obstáculos clave incluyendo la capacitación docente lenta, la necesidad de flexibilidad curricular y la importancia de establecer políticas de colaboración antes que protocolos técnicos específicos. Se enfatizó que la transformación radical en salud se acelerará en los próximos 5-6 años debido a la inteligencia artificial de razonamiento, y se estableció un marco de discusión en tres bloques: competencias esenciales, integración curricular y compromisos institucionales a corto, mediano y largo plazo.
Los participantes discutieron la integración de la salud digital en los programas académicos médicos, explicando cómo la tecnología ha evolucionado rápidamente y cómo la Organización Mundial de la Salud ha proporcionado marcos para abordar los desafíos éticos e interoperables. Raquel de la Universidad Autónoma de Baja California compartió sus experiencias implementando inteligencia artificial en la educación médica, mencionando que cambiaron "medicina genética" por "medicina genómica" en su plan de estudios y están trabajando en materias optativas de IA, aunque han enfrentado desafíos para implementar más cambios. Se concluyó que la educación en inteligencia artificial debe comenzar desde la enseñanza media para preparar a los estudiantes para el cambio en el modelo de enseñanza médica tradicional.
El grupo abordó la necesidad de formar adecuadamente a los profesores para enseñar sobre competencias digitales y salud digital, señalando que actualmente hay pocos profesores preparados para transmitir este conocimiento. Santiago agregó que se necesita un programa serio de capacitación de docentes, considerar el ecosistema completo de salud digital (más allá de la inteligencia artificial), y desarrollar pensamiento crítico en los estudiantes. Se propuso un enfoque de cuatro pasos que incluye formar a profesores y estudiantes, transformar el currículo, proteger la confidencialidad de datos sensibles, y evaluar el impacto de las herramientas digitales en el aprendizaje.
Durante la sesión se discutieron los desafíos de implementar educación médica digital en México, destacando la necesidad de adaptar los modelos educativos para abordar las diferencias generacionales entre profesores y estudiantes. Se señaló que los médicos jóvenes necesitan capacidades críticas para evaluar datos y distinguir entre información válida e invalida, mientras que los profesores más experimentados deben aprender a usar nuevas tecnologías sin dependencia excesiva de ellas. Se propuso un enfoque de microcredencialización de 16 horas que permitiría actualizar programas más rápidamente y se sugirió priorizar el acceso digital para los estudiantes con mayor capacidad de pago para acelerar la adopción general.