Reconocen con múltiples premios investigación espirituana sobre inteligencia artificial aplicada a la docencia médica

El empleo del modelo de inteligencia artificial generativa Llama 3.1 como apoyo al aprendizaje de Bioquímica, Metabolismo y Nutrición centró una investigación desarrollada por un estudiante de sexto año de Medicina en Sancti Spíritus. El trabajo, reconocido con múltiples premios en eventos científicos por su carácter innovador, fue presentado por su autor, Carlos Javier Pérez Pérez.

Según explicó el investigador a Radio Sancti Spíritus, se trata de un modelo de código abierto que facilita su acceso y utilización en Cuba al no depender de las restricciones que limitan el uso de otras plataformas de inteligencia artificial. Añadió que esta herramienta permite explicar contenidos complejos, generar ejercicios de autoevaluación y apoyar el análisis de casos clínicos.

«Los modelos de lenguaje de gran tamaño —esos que usan las personas para chatear y que conocemos como inteligencia artificial generativa— suelen presentar barreras o límites impuestos. Por eso, en esta investigación intentamos emplear un modelo alternativo, de recursos abiertos, sin esas limitaciones, y evaluamos sus capacidades para determinar su posible aplicación docente», precisó Pérez Pérez.

Los resultados evidenciaron que Llama 3.1 constituye un recurso complementario con potencial para fortalecer el aprendizaje autónomo, favorecer la comprensión de contenidos complejos y enriquecer el proceso docente.

«El resultado fue muy satisfactorio. Mostró un rendimiento casi equiparable al de esos modelos a los cuales no podemos acceder tan fácilmente, e incluso demostró capacidad de corrección y un gran potencial para la educación personalizada. Es decir, estos modelos eran capaces de atender y responder las dudas de los estudiantes en cualquier momento del día y con alta precisión. Estamos hablando del modelo Llama 3.1 Meta Instruct, que es open source, de recursos abiertos», agregó.

Pérez Pérez precisó que la investigación comenzó en 2024, en un momento en que el empleo de modelos de inteligencia artificial generativa en la enseñanza de las instituciones médicas apenas comenzaba a explorarse. «Es equiparable, prácticamente, a las respuestas que daría un profesor. Obtuvo un rendimiento de 7,84 en una escala de 10 en cuanto a precisión. El estudiante puede consultar dudas científicas en cualquier momento a este modelo, con la garantía de que la respuesta será correcta».

Sobre la acogida entre directivos y profesores de la universidad, el estudiante comentó que la propuesta ha gustado mucho y ya ha recibido varias premiaciones, sobre todo por el impacto que genera. «Además, fue una investigación realizada en un momento en que, a nivel mundial, estos modelos no habían sido tan explorados», concluyó.