Medicina archivos - Departamento de Ciencia de la Computación

Pablo Messina obtiene su doctorado en Ciencias de la Ingeniería exponiendo trabajos científicos que aportan principios metodológicos hacia reportes automáticos más confiables e interpretables en el área de la salud

El pasado 13 de octubre, Pablo Messina defendió su tesis doctoral titulada “Automatic Generation of Radiological Reports Using a Visual Question Answering Approach” y obtuvo el grado de Doctor en Ciencias de la Ingeniería de la Escuela de Ingeniería UC. Su investigación camino hacia el doctorado fue guiada Álvaro Soto y Denis Parra, ambos académicos del Departamento de Ciencia de la Computación, donde se propone abordar la generación automática de informes radiológicos como la respuesta a preguntas clínicas sobre hallazgos y anatomía. El objetivo es que los informes generados sean más confiables, interpretables y estén anclados en la evidencia visual de la imagen. El trabajo se articuló en tres publicaciones centrales: El comité estuvo integrado por Hans Löbel, Rodrigo Salas, Cecilia Besa, René Vidal y Sergio Gutiérrez. La investigación contó con el apoyo de ANID, iHEALTH y CENIA. Es un honor poder decir: ¡Felicitaciones, Dr. Messina! Título de tesis: “Automatic generation of radiological reports using a visual question answering approach”Pablo Alfredo Messina Gallardo Resumen: Los reportes radiológicos son esenciales para el diagnóstico médico, pero su redacción demanda tiempo de especialistas escasos, generando demoras en la atención de salud. Aunque la inteligencia artificial busca apoyar este proceso a partir de radiografías de tórax, los modelos actuales aún cometen errores clínicos, alucinan hallazgos y carecen de un respaldo visual preciso en la imagen. Inspirada conceptualmente en el paradigma de Visual Question Answering, esta tesis doctoral aborda estos desafíos al descomponer la generación de reportes radiológicos en hechos clínicos y preguntas anatómicas concretas, vinculando cada hallazgo con su región anatómica correspondiente. La tesis se articula en tres publicaciones científicas independientes: primero, una revisión crítica sobre los modelos, explicabilidad y métricas del área; segundo, un nuevo método para representar y evaluar afirmaciones médicas con mayor fidelidad clínica; y tercero, un esquema de entrenamiento basado en curriculum learning que integra visual grounding y disminuye las alucinaciones. En conjunto, el trabajo aporta principios metodológicos hacia reportes automáticos más confiables e interpretables. Como trabajo futuro, se proyecta mejorar e integrar estos módulos en un sistema unificado y evaluar su impacto en entornos clínicos reales. Paper: https://arxiv.org/abs/2601.15408 La defensa doctoral quedó disponible en el canal de Youtube, en el siguiente enlace:

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Paper publicado por académico y egresados de magíster del DCC UC se distingue por desarrollar una aplicación con IA para complementar ramos de anatomía

Sebastián Burgos, estudiante de doctorado y profesor part time del Departamento de Ciencia de la Computación junto al académico DCC UC, Andrés Neyem y el egresado de Ingeniería Civil en Computación y Magíster en Ciencias de la Ingeniería UC, Matías Cadile, participaron en la publicación del artículo científico “Fostering Metacognition in Anatomy Education Through Game-Based Learning and a Context-Aware AI Assistant“. Esta investigación busca principalmente ser un aporte en los ramos de anatomía, los cuales suelen verse limitados en su estudio por la falta de cuerpos de donantes, el gran costo de infraestructura y la desigualdad de avances tecnológicos. Por esta razón, de este proceso nace una aplicación móvil diseñada para apoyar el aprendizaje de estas materias gracias al contenido gamificado que hay en la plataforma y al asistente de inteligencia artificial. La plataforma integra imágenes y videos antatómicos de alta fidelidad con herramientas interactivas como prácticas, torneos, cuestionarios generados por IA y un chat inteligente construido a partir de modelos de inteligencia artificial generativa y técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Con respecto a esto, Sebastián Burgos señala que “esta es la primera aplicación móvil de anatomía que incorpora técnicas de inteligencia artificial generativa y es la aplicación móvil más completa de la academia”. Esta aplicación fue el resultado de un trabajo interdisciplinario entre especialistas en computación, educación y ciencias de la salud, siendo evaluada principalmente en dos ciclos experimentales, los cuales involucraron a más de 250 estudiantes de pregrado de medicina y otras carreras del área de la salud. Para evaluar el impacto de esta herramienta, el equipo de investigación analizó aspectos relacionados con la metacognición mediante cuestionarios de entrada y salida, los cuales se realizaron a los estudiantes antes de usar la aplicación y luego al final de la experimentación semestral. Los resultados mostraron una alta participación de las y los estudiantes durante la experiencia. En total, se registraron 608 conversaciones con el asistente de inteligencia artificial, se generaron 1.294 mensajes mediante IA y se completaron 404 cuestionarios diarios creados automáticamente por el sistema, de los cuales cerca del 90% obtuvo evaluaciones positivas por parte de los usuarios. Feedback por parte de los participantes Asimismo, aproximadamente el 85% de las y los participantes consideró que la aplicación constituye un complemento valioso para la enseñanza tradicional de anatomía. El estudio también evidenció mejoras en diversas habilidades metacognitivas, particularmente en conocimiento condicional, planificación y depuración de estrategias de aprendizaje. Si bien algunos estudiantes manifestaron preferir metodologías tradicionales, una parte importante destacó que las herramientas de inteligencia artificial y las dinámicas de juego incrementaron su motivación, promovieron el aprendizaje autónomo y facilitaron la exploración de contenidos anatómicos. Sobre el proceso detrás de esta publicaciónSebastián Burgos comenta: “Hace 4 años me incorporé a este proyecto de anatomía, sin saber que sería mi tesis de magíster. La investigación empezó con el desarrollo de una aplicación móvil única en el área. Luego, siguió con una experimentación de tan solo 6 estudiantes en un curso, para terminar en esta gran experimentación con más de 230 estudiantes, en 5 cursos distintos de 3 universidades, obteniendo muy buenos resultados. Por lo tanto, este paso refleja todo el trabajo realizado en ese tiempo y culmina gran parte de la investigación”. Asimismo, el investigador señala que el proyecto ha seguido creciendo: “Ya hemos experimentado con casi 400 estudiantes en un semestre en 7 cursos distintos y esperamos aumentar este valor a más de 1.000 al internacionalizarnos. Por lo tanto, todo este trabajo previo está dando frutos y espero que eventualmente la aplicación sea de libre acceso para todos los estudiantes”. De esta manera, la investigación concluye que la integración del aprendizaje basado en juegos con asistentes de inteligencia artificial contextual puede complementar la enseñanza tradicional de anatomía, favorecer el desarrollo de habilidades metacognitivas y ampliar el acceso a recursos educativos de alta calidad para estudiantes del área de la salud. Paper disponible en el siguiente enlace: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ca.70165

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Estudiante de doctorado DCC trabaja en modelos de IA para el diagnóstico temprano de metástasis

Diego Bustamante es estudiante de doctorado del Departamento de Ciencia de la Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile y del Instituto Milenio de Fundamentos de los Datos (IMFD). Actualmente se encuentra trabajando en una investigación que tiene como objetivo desarrollar herramientas con ayuda de la inteligencia artificial que permitan predecir, desde el momento del diagnóstico, si una paciente con cáncer de mama desarrollará metástasis. En base a esto señaló: “La idea de las herramientas que estamos desarrollando es ayudar a los patólogos y a los oncólogos a generar esta etapa en el diagnóstico de las personas” La motivación detrás de su investigación parte de una realidad clínica: “Para mí es muy importante ya que como contexto más de 10 millones de personas fallecen anualmente por cáncer en el mundo, y la gran mayoría lo hace no a causa del tumor original, sino de sus metástasis. Entonces es súper importante que este diagnóstico se pueda realizar porque mejora la calidad de vida de los pacientes.” A pesar de ello, hoy no existe ningún examen, ni genético ni de otro tipo, que permita estimar esa probabilidad con base científica. Por esta razón el estudiante trabaja precisamente para atender este problema. Para lograrlo, desarrolla dos líneas de investigación en paralelo. La primera es un modelo de predicción de interacciones proteína-proteína (PPI) que, a partir únicamente de secuencias de aminoácidos, estima si dos proteínas interactuarán entre sí. Comprender esas interacciones permite mapear los procesos bioquímicos que ocurren al interior de las células y detectar cómo se alteran en enfermedades como el cáncer. La segunda línea trabaja sobre muestras de tejido tumoral de mama en donde a partir de datos de expresión génica de todo el tejido, Diego desarrolla métodos para separar esa información según tipo celular: tumor, fibroblastos, otras poblaciones del microambiente y así identificar señales que indiquen si el tumor tenderá a contenerse o a diseminarse. Para entrenar estos modelos, Diego Bustamante utiliza dos fuentes de datos. Una es una base de datos pública con millones de secuencias de proteínas anonimizadas. La otra proviene de Environ , que aporta información genética de pacientes que tuvieron cáncer de mama, en donde ya tienen una corte retrospectivas y prospectivas, aprobadas por un comité de ética y con consentimiento informado de las participantes. “Entonces, desde ese punto de vista, los datos ya están pensados con el consentimiento de los pacientes; a mí me llegan anonimizados y, de hecho, ya se han realizado tesis doctorales basadas en esos estudios. Eso es lo que nos llega a nosotros y lo procesamos para entrenar estos modelos” señala Diego Bustamante. Fuente: Instituto Milenio Fundamentos de los Datos

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Académicos DCC UC participan en proyecto de IA médica en español seleccionado por NVIDIA

El desarrollo de inteligencia artificial aplicada a la salud en español da un paso clave con un proyecto impulsado por académicos del Departamento de Ciencia de la Computación y de otras unidades de la Pontificia Universidad Católica de Chile, junto a investigadores del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), quienes trabajan en una iniciativa pionera que busca desarrollar el primer modelo de inteligencia artificial médica especializado en español, con el respaldo del programa de Subvenciones Académicas de NVIDIA. El proyecto, titulado “IA médica en español: Ajuste fino para el razonamiento clínico y la equidad en salud”, aborda una brecha relevante en el desarrollo de estas tecnologías: aunque los modelos más avanzados muestran un alto desempeño en inglés, su rendimiento disminuye al aplicarse en español, lo que impacta en la equidad en el acceso a herramientas de salud de alta calidad. La iniciativa es liderada por Andrés Neyem, académico del Departamento de Ciencia de la Computación UC e Investigador CENIA, y cuenta con la participación de los académicos del departamento: Marcelo Mendoza y Denis Parra, junto a un equipo interdisciplinario que incluye especialistas del área de la salud y otros investigadores. “Nuestro objetivo es crear un modelo que pueda razonar clínicamente en español con la misma calidad que los mejores modelos lo hacen en inglés. Esto es fundamental para avanzar hacia una mayor equidad en salud”, señala Neyem. Esta propuesta busca desarrollar un sistema específicamente entrenado en el dominio clínico en español, con capacidades de razonamiento y comprensión contextual adaptadas a la práctica médica. Esto permitiría reducir errores asociados a traducciones o falta de contexto, contribuyendo a mejorar la calidad de la atención en salud. El proyecto fue seleccionado por NVIDIA, empresa tecnológica estadounidense líder mundial en computación acelerada e inteligencia artificial, lo que permitirá al equipo acceder a infraestructura computacional de alto nivel, incluyendo un nodo dedicado de unidades de procesamiento gráfico A100 de 80 GB. Estos recursos permitirán entrenar modelos basados en la arquitectura Llama 3.1, con capacidades que van desde los 8 mil millones hasta los 13 mil millones de parámetros, y trabajar con grandes volúmenes de datos médicos. Uno de los objetivos es mejorar el desempeño de estos modelos en el EUNACOM, referencia nacional para la evaluación de conocimientos médicos. Actualmente, los modelos alcanzan un 40,5% de precisión, y el equipo espera superar el 65%. Además de su impacto en salud, el proyecto también tiene un fuerte componente formativo e interdisciplinario. En ese contexto, el coinvestigador Marcelo Mendoza destaca: “Es una colaboración en el contexto de educación en IA en el contexto disciplinario con medicina. Muchas tareas en la carrera de medicina durante el proceso enseñanza-aprendizaje requieren de monitoreo y retroalimentación efectiva y oportuna. La posibilidad de incorporar IA en evaluación permite entregar retroalimentación 24/7”. Asimismo, subraya la contribución de este proyecto a la formación de estudiantes e investigación avanzada: “Se traduce en tesis de nivel de magíster y doctorado. Sobre la base de estas investigaciones se pueden explorar las reales capacidades de la IA en el proceso enseñanza-aprendizaje. Además tenemos investigación de IPRe que nos apoya en esta línea de investigación”. El desarrollo de este modelo también posiciona a la UC en la frontera de la inteligencia artificial aplicada a la salud en la región. “Construir un modelo de lenguaje focalizado en el dominio clínico nos permite posicionarnos a la vanguardia del desarrollo de IA en la región. La idea de tener un modelo propio focalizado en procedimientos clínicos, con fuerte componente multimodal por medio de la integración de texto e imágenes, es algo en l cual seremos pioneros en la región. El apoyo de NVidia a la iniciativa es crucial para disponer de la infraestructura computacional que requieren los proyectos de esta envergadura”. Finalmente, Mendoza destaca que el proyecto se sustenta en una trayectoria previa de investigación: “En la nuestra. Tenemos muchos resultados en esta área en los últimos años, ya sea midiendo la efectividad del uso de IA en el aula, como en la evaluación de potencialidades de la IA en el ámbito clínico”. El proyecto es resultado de la colaboración entre distintas facultades y centros de investigación. Junto al académico Andrés Neyem, participan como coinvestigadores Marcelo Mendoza (académico DCC UC e Investigador CENIA) y Fernando Altermatt (Escuela de Medicina UC), además de los colaboradores Denis Parra ( académico DCC UC e investigador CENIA), Ignacio Villagrán (Ciencias de la Salud UC) y el estudiante de doctorado Nicolás Sumonte (CENIA).

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Investigación colaborativa entre la Escuela de Medicina y DCC UC innova en la enseñanza de procedimientos médicos con minería de procesos

Un equipo interdisciplinario entre la División de Anestesiología de la Escuela de Medicina UC y el laboratorio HAPLAB (Human & Process Research Lab) del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC, publicó recientemente en la revista BMC Anesthesiology un estudio pionero que combina la simulación médica con herramientas de análisis de datos. El trabajo, titulado “Process-oriented feedback for ultrasound-guided central venous access training: a randomized controlled trial”, fue aceptado en una revista de alto impacto indexada en Scopus y clasificada en el cuartil Q2 en la categoría Anesthesiology, lo que resalta la relevancia científica de este avance. La investigación evaluó cómo el uso de la minería de procesos —una técnica proveniente de la ingeniería y la ciencia de datos— puede mejorar la enseñanza de un procedimiento crítico: la inserción de catéter venoso central guiado por ultrasonido. A través de un ensayo clínico aleatorizado con residentes de anestesiología y medicina de urgencias, el estudio demostró que un enfoque de retroalimentación orientada a procesos permite reducir repeticiones innecesarias y aumentar la adherencia a un modelo de referencia, logrando ejecuciones más cercanas a la práctica ideal en un entorno simulado. El aporte clave de este trabajo radica en su carácter colaborativo: la unión de especialistas clínicos con expertos en computación permitió trasladar herramientas de análisis de procesos, tradicionalmente usadas en la industria, al ámbito de la educación médica. De este modo, la investigación no solo abre nuevas posibilidades en la enseñanza de procedimientos invasivos, sino que también ilustra cómo la interdisciplinariedad potencia la innovación. La publicación marca un paso significativo hacia el desarrollo de metodologías de enseñanza basadas en datos objetivos, con el potencial de impactar directamente en la seguridad del paciente y en la formación de futuros especialistas en salud. René De la Fuente, académico de la Facultad de Medicina y co-autor de la investigación comenta cómo impacta la minería de procesos en el área de Medicina concretamente: “El trabajo colaborativo “Process-oriented feedback for ultrasound-guided central venous access training: a randomized controlled trial” explora cómo impacta en el entrenamiento de un procedimiento médico el proporcionar retroalimentación basada en minería de procesos. Esta retroalimentación consiste en información sobre las propias ejecuciones de los aprendices, obtenida mediante el análisis de sus desempeños con herramientas de minería de procesos. El estudio compara un grupo que recibe esta retroalimentación durante su entrenamiento con otro grupo control que realiza el mismo entrenamiento sin recibirla“. ¿Cuáles fueron los hallazgos principales? “Ambos grupos alcanzan un nivel de competencia procedural adecuado a lo que se espera al terminar el entrenamiento y similar entre ambos grupos, según instrumentos clásicos para medir competencias en educación médica. Sin embargo, el grupo que recibe esta información adicional derivada de un análisis de minería de procesos realiza el procedimiento en menos tiempo, con menos repeticiones innecesarias y más cercano a una ejecución ideal definida por un modelo normativo”, agrega De la Fuente. Finalmente el académico concluye en que “Este hallazgo es muy interesante porque posiciona al análisis de minería de procesos como una herramienta útil para obtener mejores resultados del entrenamiento procedural en salud y permitiría detectar diferencias entre ejecutores competentes que no son detectadas por los instrumentos en uso para la evaluación de competencias en procedimientos médicos“. Revisa la investigación “Process-oriented feedback for ultrasound-guided central venous access training: a randomized controlled trial”, disponible a continuación:

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Domingo Mery participa en “Salud Inteligente: IA para la detección temprana de cáncer de piel” de Radio Cooperativa Ciencia

En este capítulo de Salud Inteligente, se explora cómo los algoritmos visuales y la inteligencia artificial (IA) impactan en la detección temprana de enfermedades como el cáncer de piel. El programa es conducido por Jorge Lira, periodista de Cooperativa Ciencia y como invitado, Domingo Mery, profesor del Departamento de Ciencia de la Computación UC e investigador principal de iHEALTH (Instituto Milenio en Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud) e IMFD (Instituto Milenio Fundamentos de los datos). El capítulo, titulado: Salud Inteligente: IA para la detección temprana de cáncer de piel, trató sobre el desarrollo de tecnologías que utilizan imágenes médicas para entrenar modelos capaces de igualar el rendimiento de especialistas en el diagnóstico y descubrir cómo la IA puede aplicarse en la telemedicina, especialmente en regiones con acceso limitado a dermatólogos, y qué pasos se están dando para validar su uso clínico. En este sexto capítulo del programa, el académico e investigador Mery, comenta: “Un proceso que se repite para una función específica, los algoritmos computacionales lo hace el computador, entonces tienes que meter de alguna forma la información al computador para que pueda procesarla y los algoritmos visuales lo que hace es procesar información visual que, estos son las fotografías, los videos, las imágenes, resonancias magnéticas, ultrasonido, todo lo que sea información que viene del mundo visual, se introduce en el computador y el computador lo procesa para sacar algún tipo de información” ¿Qué pasa cuando se habla de IA? ¿cómo se entrena un algoritmo, pregunta el conductor. “Los algoritmos se entrenan con ejemplos, entonces, un ejemplo de lunares cancerígenos, es decirle al modelo: “Te voy a mostrar fotos de lunares que sí son cancerígenos y fotos de lunares que no son cancerígenos”, entonces eso lo tiene que hacer un una persona experta, el diagnóstico si el lunar es cancerígeno o no viene de una biopsia, la foto tiene que estar asociada a un diagnóstico que está corroborado. Tú, le pasas las fotos de una clase que serían los lunares cancerígenos y fotos de otra clase que son los no cancerígenos, y le dices al computador que empiece a buscar patrones de los tipos de imágenes”. Reproduce el capítulo en el siguiente enlace:

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Académico Andrés Neyem junto a estudiantes de magister participaron del 6°Congreso Interdisciplinario de Investigación en Educación

Durante los días 22, 23 y 24 de octubre, se realizó el 6° Congreso Interdisciplinario de Investigación en Educación (CIIE) en el Campus Oriente UC. El objetivo del CIIE es reunir a investigadores e investigadoras procedentes de diferentes países para abordar los desafíos socioeducativos de Latinoamérica, abarcando las múltiples y diversas disciplinas de estudio del fenómeno educativo, en atención a diferentes perspectivas, enfoques teóricos y metodológicos.Fuente: https://congresociie.cl En esta oportunidad, Andrés Neyem, académico DCC e investigador del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia) presentó la ponencia titulada: “Uso de Realidad Virtual en Clases de Anatomía: Aportes al Aprendizaje del Estudiantado de Medicina” en línea temática de “Educación Digital e Inteligencia Artificial”. La presentación contó con la participación de la Co-investigadora del proyecto Dra. Macarena Soto de la Facultad de Educación UC y los estudiantes de magister DCC UC, Matias Cadile y Sebastian Burgos, quienes son ayudantes de investigación del proyecto. Encuentra más información: https://congresociie.cl/

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Estudiantes de Medicina participan en Jornada de Anatomía “Pabellón Abierto en el Metaverso”

La actividad de extensión organizada por estudiantes de la Academia de Anatomía y académicos del Departamento de Anatomía UC, se enmarca en el proyecto de Realidad Virtual liderado por el académico Andrés Neyem del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC. Los estudiantes de segundo y tercer año de la carrera de Medicina participaron de la actividad “Pabellón Abierto en el Metaverso”, instancia que se enmarcar en el proyecto FONDECYT Regular 1220500, “Estrategias de Aprendizaje Activo basadas en Realidad Virtual para Mejorar el Desempeño Académico y la Metacognición sobre Anatomía Humana en Estudiantes del Área de Ciencias de la Salud”, dirigido por el Dr. Andrés Neyem Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería UC, con la participación del Equipo de Co Investigadores Dr. Oscar Inzunza, Departamento de Anatomía, Escuela de Medicina UC. Dr. Emilio Farfan, Departamento de Anatomía, Escuela de Medicina UC. Dra. Macarena Soto, Facultad de Educación UC. Dr. Nicolas Ottone, Facultad de Odontología, Universidad de La Frontera (UFRO). Los estudiantes de segundo y tercer año de Medicina UC participaron en la jornada de “Pabellón Abierto en el Metaverso” que consistió en el aprendizaje de los contenidos de la cavidad de abdomen, donde se colocaron 5 estaciones de aprendizaje, las 4 primeras estaban orientadas para el estudio con preparaciones cadavéricas reales y la última estación para el estudio de preparaciones cadavéricas a través de la Realidad Virtual. En la quinta mesa, en la cual normalmente se revisan los cortes transversales de la región en estudio, fue reemplazada por este formato alternativo de aprendizaje, en el cual se utilizaron los visores de Realidad Virtual para observar e interactuar con los mismos cortes transversales en un ambiente inmersivo. El académico de anatomía, Emilio Farfán, señaló que el uso de nuevas herramientas de aprendizaje siempre es bienvenido, pues contribuyen al desarrollo de un mejor proceso de enseñanza multidimensional. Por otra parte, el académico de anatomía, Oscar Inzunza, menciono y resalto que bajo este formato de tener con una estación de aprendizaje basado en Realidad Virtual, cada estudiante tenía una copia del corte real, cosa que no es factible hoy en día con los cortes verdaderos que existen en el pabellón de anatomía, dado que antes un grupo de 10 a 12 estudiantes por estación podía tener 1 o máximo 2 copias de este corte real cadavérico. Por lo tanto, hemos sido testigos que en esta nueva modalidad los estudiantes podían manipular libremente estos cortes en la experiencia inmersiva de Realidad Virtual, sin el gran riesgo de dañar estas muestras que son únicas, el cual al estar en Realidad Virtual se podían acercar, agrandar y alejarse. En este sentido, el proyecto de realidad virtual es una experiencia inmersiva que ofrece una nueva forma de estudiar morfología y que por sus características de uso capta notablemente la atención del estudiante que vive la experiencia de diferentes estructuras anatómicas. El proyecto de investigación liderado por la Escuela de Ingeniera UC, y en colaboración con la Escuela de Medicina UC, busca generar una innovación disruptiva en el proceso de aprendizaje a través del uso de disecciones anatómicas normadas y cortes transversales de regiones torácicas humanas de ambos sexos, para que los estudiantes puedan recrear la experiencia práctica de la anatomía en momentos y espacios personales, permitiendo dinámicamente repetir e iterar la vivencia de la prosección anatómica en disecciones y cortes transversales de las regiones torácicas, las veces que ellos necesiten, logrando así que los estudiantes vayan a su propio ritmo de aprendizaje. “Este proyecto pretende ser un instrumento y claro ejemplo de cómo realizar y liderar una Transformación Digital en el Proceso de Enseñanza y Aprendizaje en los Estudiantes, brindando una solución al proceso de enseñanza de la anatomía humana el cual se ha visto perjudicado debido al incremento de las carreras en el área de la salud, el número de estudiantes, la sobreocupación en espacios disponibles (pabellones de anatomía), la escases de docentes con formación en anatomía y lo más preocupante la notoria reducción al acceso de material cadavérico”, puntualizó el Dr. Andrés Neyem, Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería UC.

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Innovación en la Educación: Una mirada al futuro de las clases en Medicina con Realidad Virtual

El pasado 21 de abril, en el marco del “Encuentro Educativo Bicentenario“, estudiantes de Cerro Navia tuvieron la oportunidad de vislumbrar el futuro de la educación médica. Gracias a una experiencia inmersiva diseñada por el académico Andrés Neyem en conjunto con sus estudiantes de postgrado Matias Cadile y Sebastian Burgos, estudiantes de enseñanza básica y media pudieron figurar como potenciales estudiantes de medicina y experimentar cómo sería una clase en un pabellón de medicina utilizando la tecnología de realidad virtual. Los dispositivos de realidad virtual permitieron a los estudiantes explorar el cuerpo humano de una manera revolucionaria y anecdótica. “Nuestro objetivo es mostrar cómo la tecnología puede transformar la educación, haciendo que el aprendizaje sea más interactivo y fascinante“, comentó Andrés Neyem, académico del Departamento de Ciencia de la Computación UC y Coordinador del EVI-Lab (Laboratorio de Experiencias Inmersivas). Estudiantes de todas las edades se maravillaron al poder explorar sistemas corporales enteros y aprender de una manera experimental, visual y táctil. “Fue increíble“, comentó uno de los participantes. “Me sentí como si realmente estuviera en un aula de medicina, aprendiendo sobre el cuerpo humano de una manera que nunca imaginé” eran algunas de las impresiones. Esta oportunidad del intercambio de conocimiento y de la tecnología aplicada va de la mano con el ejemplo de cómo la educación está cambiando y cómo la tecnología puede abrir nuevos caminos para el aprendizaje. Es un recordatorio de que la educación del futuro puede ser más emocionante, inmersiva y efectiva que nunca.

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