Nuevos métodos de enseñanza en radiología

Los educadores cada vez más están cambiando el enfoque tradicional para capacitar a los residentes "volteando" sus aulas y adoptando las tecnologías innovadoras que son muy atractivas para la próxima generación de radiólogos. Los beneficios incluyen estudiantes más comprometidos y una experiencia educativa más satisfactoria tanto para instructores como para aprendices. 

Un ejemplo de ello es Nelly Tan, profesora asistente, directora de la oficina de radiología en la Facultad de Medicina de la Universidad de California, quien ha estudiado la efectividad del aula invertida, donde los estudiantes leen o miran conferencias en línea por su cuenta, seguido de sesiones interactivas en clase con el instructor. Los estudiantes expresaron constantemente un alto nivel de satisfacción con las aulas invertidas, de acuerdo con un informe publicado en el portal de RNSA de Estados Unidos.

La Dr. Tan afirma que el aprendizaje activo también afecta positivamente los puntajes. Hace referencia a un estudio que evalúa aulas invertidas que enseñan materias STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) que muestran que los puntajes de los exámenes aumentaron a la mitad de la desviación estándar y las tasas de fracaso disminuyeron en un 33%.

Los centros de simulación ofrecen experiencia de la vida real

La práctica con maniquíes computarizados de alta fidelidad es otro generador de confianza para la formación de radiólogos. En el Centro de Simulación, Educación e Investigación del Hospital Henry Ford de Detroit, los residentes realizan procedimientos guiados por ultrasonido que incluyen punciones lumbares y toracocentesis en modelos de partes del cuerpo. En otro laboratorio, los residentes deben manejar rápidamente las reacciones de contraste al hablar y respirar maniquíes cuyos signos vitales cambian según un escenario clínico preprogramado.

Inteligencia Artificial en la educación

Una herramienta de aprendizaje aún en gran medida en el horizonte es el uso de inteligencia artificial (IA) para ofrecer lo que se conoce como "educación médica de precisión".

Algunas de las aplicaciones para IA incluyen el uso de redes bayesianas para ayudar a los alumnos a desarrollar un diagnóstico diferencial y una capacitación individualizada basada en casos. Y la IA tiene potencial en otras áreas de la educación radiológica.