Manual de lectura crítica de artículos científicos con inteligencia artificial en medicina intern

Autores/as

  • Alejandro Hernández Arango Autor/a

Palabras clave:

Medicina Basada en Evidencias, Lectura Crítica, Inteligencia Artificial, Investigación Biomédica

Resumen

La Inteligencia artificial es una gran promesa con potenciales aplicaciones en salud. En Medicina Interna específicamente el razonamiento clínico integra diferentes aspectos complejos que podrían potenciarse con uso de estas nuevas herramientas tecnológicas en el 2026 en el momento de la escritura de este artículo la FDA contiene una lista de 1.317 software as medical device (SaMD) con inteligencia Artificial en ruta de aprobación por esto, es posible que la tendencia de la toma de decisiones integrada a SaMD este cada vez más presente además de la Medicina Basada en la Evidencia en la vida del Internista. 

Los artículos científicos que dan soporte a estas herramientas presentan desafíos únicos de interpretación que los hacen especialmente complejos dada la creciente necesidad de validar el impacto clínico real más allá de la precisión técnica o in silico. Este manual pretende hacer un resumen práctico de los estándares internacionales para que el internista pueda discernir si una herramienta de IA es confiable y aplicable a sus pacientes y su contexto.

Biografía del autor/a

  • Alejandro Hernández Arango

    Profesor, Médico Internista del Departamento de Medicina Interna, Facultad de Medicina, Universidad de Antioquia, Magister Cum Laude en Telesalud, Universidad de Antioquia, Líder de Informática Médica GHIPS, Hospital Alma Mater, Universidad de Antioquia

Manual de lectura crítica de artículos  científicos con inteligencia artificial en medicina interna

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Publicado

2026-08-04