Quão preparados estão os futuros médicos para a inteligência artificial?Um estudo misto sobre a importância percebida, a fiabilidade e os obstáculos na sala de aula

Introdução: A inteligência artificial (IA) está a emergir como uma ferramenta transformadora na educação médica, com aplicações que incluem simulação clínica, tutores inteligentes e processamento de linguagem natural. Embora o seu potencial seja reconhecido, persistem lacunas de formação no currículo médico colombiano, especialmente nos níveis pré-clínicos.

Objetivo: Caracterizar as percepções, atitudes, níveis de familiaridade e padrões de utilização de ferramentas de IA em estudantes de medicina, e identificar associações entre variáveis académicas, tecnológicas e atitudinais para orientar futuras decisões curriculares.

Materiais e métodos: Estudo misto, predominantemente quantitativo, descritivo-analítico, realizado numa instituição de ensino superior de Manizales (Colômbia) durante o semestre 2024-2. Participaram 267 estudantes do 1º, 2º e 7º semestres de Medicina. Foram aplicados inquéritos digitais no início e no final do semestre. Foram realizadas análises descritivas, testes χ², Kruskal-Wallis e regressão logística binária. A análise qualitativa foi desenvolvida com recurso a técnicas de processamento de linguagem natural e validação manual.

Resultado principal: Nível de utilização da IA, utilidade percebida, familiaridade concetual, competências digitais e conforto com a sua aplicação.

Resultados: 87 % dos alunos do primeiro semestre e 100 % dos alunos do sétimo semestre referiram utilizar a IA. A familiaridade com a IA foi significativamente associada ao nível de competências digitais (χ² = 51,1, p < 0,001). Não foram encontradas diferenças por género. 83,1 % manifestaram interesse em integrar a IA na sua formação. Foram identificadas barreiras como a falta de orientação dos professores e a perceção da complexidade.

Conclusão: Os resultados mostram uma elevada adoção e aceitação precoce da IA entre os estudantes de medicina, com diferenças formativas entre semestres. Recomenda-se uma integração curricular progressiva, diferenciada por nível académico e orientada por princípios fiáveis de IA.