Simulación basada en IA generativa para la comunicación diagnóstica en la diabetes tipo 2 (DIALOGUE-DM2) (DIALOGUE-DM2)
Simulación de IA Generativa para la Comunicación Diagnóstica en Diabetes Tipo 2: Un Ensayo Controlado Aleatorizado (DIALOGUE-DM2)
Este ensayo controlado aleatorizado evalúa la efectividad de un programa de simulación basado en inteligencia artificial (IA) generativa para mejorar las habilidades de comunicación diagnóstica entre estudiantes de medicina. El estudio se lleva a cabo en la Facultad de Estudios Superiores Iztacala, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
Un total de 120 estudiantes de medicina son aleatorizados a un grupo de intervención que utiliza la plataforma de simulación de IA DIALOGUE-DM2 o a un grupo de control que sigue métodos educativos tradicionales. Los participantes completan una prueba previa, reciben capacitación según la asignación del grupo y luego se someten a una evaluación posterior a la prueba.
El resultado principal es la mejora en las habilidades de comunicación diagnóstica, medida mediante escenarios de pacientes estandarizados y rúbricas validadas. Los resultados secundarios incluyen la confianza autoinformada, los dominios de comunicación y la concordancia interevaluadores entre los evaluadores de la facultad y la puntuación de la IA.
Este ensayo tiene como objetivo proporcionar evidencia de alta calidad sobre el potencial de la IA generativa para mejorar la formación en comunicación en la educación médica, específicamente en el contexto del diagnóstico de diabetes tipo 2.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Este estudio se basa en un ensayo piloto previo (publicado en 2024) que demostró la viabilidad de utilizar inteligencia artificial (IA) generativa para entrenar a estudiantes de medicina en comunicación diagnóstica. El ensayo actual amplía ese trabajo con un diseño aleatorizado, ciego y controlado y un tamaño de muestra mayor.<\/p>
Diseño:<\/p>
El estudio es un ensayo controlado, aleatorizado, ciego, de grupos paralelos, realizado en la Facultad de Estudios Superiores Iztacala (FES Iztacala), UNAM. Se inscriben un total de 120 estudiantes de medicina y se aleatorizan (1:1) en el grupo de intervención (entrenamiento con simulación basada en IA) o en el grupo de control (entrenamiento tradicional con pacientes estandarizados y retroalimentación de la facultad).<\/p>
Intervención:<\/p>
- Grupo de intervención: Los estudiantes interactúan con la plataforma DIALOGUE-DM2, que proporciona pacientes simulados impulsados por IA generativa. Completan múltiples escenarios de divulgación diagnóstica y reciben retroalimentación inmediata sobre el rendimiento, basada en rúbricas de comunicación estandarizadas.<\/li>
- Grupo de control: Los estudiantes reciben entrenamiento estándar, que incluye conferencias y práctica supervisada con juego de roles entre compañeros y retroalimentación guiada por la facultad.<\/li><\/ul>
Evaluaciones:<\/p>
- Pre-test: Todos los estudiantes completan un escenario de paciente estandarizado con evaluación de la facultad y de la IA antes de la intervención.<\/li>
- Fase de entrenamiento: Los participantes completan el entrenamiento asignado (IA vs. estándar).<\/li>
- Post-test: Los estudiantes completan un escenario estandarizado de divulgación diagnóstica.
Evaluadores independientes de la facultad (ciegos a la asignación de grupo) y la plataforma de IA califican el rendimiento.<\/li><\/ul>
Resultados:<\/p>
- Resultado primario: Cambio en la puntuación del rendimiento de comunicación diagnóstica desde el pre-test al post-test, medido por rúbricas validadas (marco Kalamazoo, MRS).<\/li>
- Resultados secundarios:<\/li>
- Autoevaluación de los estudiantes sobre la confianza en la comunicación.<\/li>
- Mejoras específicas por dominio (entrega de información, empatía, explicación de riesgos, toma de decisiones compartida).<\/li>
- Concordancia entre los evaluadores humanos y la puntuación de la IA.<\/li><\/ul>
Ética y Supervisión:<\/p>
El estudio ha sido revisado y aprobado por el Comité de Ética en Investigación de la FES Iztacala, UNAM (Número de Aprobación CE\/FESI\/042025\/1915). Los riesgos son mínimos, ya que la intervención es educativa y no invasiva.<\/p>
Significancia:<\/p>
Este es el primer ensayo controlado aleatorizado en México que evalúa una simulación basada en IA generativa para la comunicación diagnóstica. Los resultados informarán sobre la integración de herramientas de entrenamiento impulsadas por IA en los planes de estudio de educación médica y podrían contribuir a innovaciones escalables en la formación de profesionales de la salud para el manejo de enfermedades crónicas, comenzando con la diabetes tipo 2.<\/p>
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
-
Tlalnepantla, México
- Universidad Nacional Autónoma de México, Faculty of Higher Studies Iztacala (FES Iztacala)
-
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Estudiantes de medicina actualmente inscritos en la Facultad de Medicina (Programa de Médico Cirujano), UNAM-FES Iztacala.
- Edad entre 18 y 30 años.
- Capaz de proporcionar consentimiento informado.
- Dispuesto a participar en todas las fases del estudio (pre-test, intervención, post-test).
Criterios de exclusión:
- Participación previa en el estudio piloto DIALOGUE.
- Formación formal previa en comunicación diagnóstica más allá del plan de estudios médico estándar.
- Disponibilidad incompleta para las sesiones programadas.
- Negativa o incapacidad para proporcionar consentimiento informado.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Investigación de servicios de salud
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Triple
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Entrenamiento de Simulación Basado en IA (DIÁLOGO-DM2)
Los estudiantes de medicina asignados a este brazo recibirán formación utilizando la plataforma DIALOGUE-DM2, que proporciona pacientes simulados impulsados por IA generativa.
Los participantes participarán en múltiples escenarios de divulgación de diagnósticos centrados en la diabetes tipo 2 y recibirán retroalimentación inmediata generada por el sistema de IA.
La retroalimentación está alineada con marcos de comunicación validados (Kalamazoo, MRS).
La formación se lleva a cabo durante varias sesiones antes de la evaluación posterior a la prueba.
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Los estudiantes de medicina interactúan con la plataforma DIALOGUE-DM2, un sistema de simulación basado en IA generativa.
La plataforma ofrece encuentros con pacientes virtuales centrados en la divulgación del diagnóstico de diabetes tipo 2.
Los estudiantes completan múltiples escenarios simulados y reciben comentarios inmediatos generados por IA alineados con rúbricas de comunicación estandarizadas (Kalamazoo, MRS).
La formación tiene como objetivo mejorar las habilidades de comunicación diagnóstica antes de la evaluación posterior a la prueba.
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Comparador activo: Formación Tradicional
Los estudiantes de medicina asignados a este brazo recibirán formación tradicional en habilidades de comunicación.
Esto incluye conferencias, juegos de rol entre compañeros y sesiones de retroalimentación supervisadas por el profesorado que cubren la divulgación diagnóstica en la diabetes tipo 2.
Los participantes completarán el mismo número de sesiones de formación que el grupo de intervención antes de la evaluación posterior a la prueba.
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Los estudiantes de medicina reciben formación tradicional en comunicación diagnóstica.
Esto incluye conferencias, juegos de roles entre compañeros y sesiones de retroalimentación supervisadas por profesores que abarcan la divulgación de diagnósticos en la diabetes tipo 2.
La duración de la formación y el número de sesiones se ajustan al grupo de intervención.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Cambio en la Puntuación de Rendimiento de la Comunicación Diagnóstica
Periodo de tiempo: Aproximadamente 12 semanas (desde la prueba previa hasta la prueba posterior por participante).
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Mejora en las habilidades de comunicación diagnóstica, medida mediante rúbricas validadas - la Lista de Verificación de Elementos Esenciales de Comunicación de Kalamazoo y la Escala de Calificación de Comunicación Médica (MCRS) - aplicadas a escenarios de pacientes estandarizados.
Se utilizarán evaluadores docentes independientes cegados y puntuación por IA.
Las puntuaciones oscilan entre 0 y 100, donde los valores más altos indican un mejor rendimiento en la comunicación diagnóstica.
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Aproximadamente 12 semanas (desde la prueba previa hasta la prueba posterior por participante).
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Cambio en la Confianza Autoinformada del Estudiante en la Comunicación Diagnóstica
Periodo de tiempo: Aproximadamente 12 semanas (desde la prueba previa hasta la prueba posterior por participante).
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Cambio en la confianza autodeclarada por los estudiantes al revelar un diagnóstico de diabetes tipo 2, medida a través de un cuestionario estructurado que utiliza una escala Likert de 5 puntos (1 = confianza muy baja, 5 = confianza muy alta).
Las puntuaciones más altas indican una mayor confianza autopercibida en la comunicación del diagnóstico. |
Aproximadamente 12 semanas (desde la prueba previa hasta la prueba posterior por participante).
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Cambio en las Puntuaciones de Comunicación Diagnóstica Específica del Dominio (Marco de Kalamazoo y Escala de Calificación de la Comunicación Médica)
Periodo de tiempo: Aproximadamente 12 semanas (desde la prueba previa hasta la prueba posterior por participante).
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Mejora en dominios de comunicación específicos: entrega de información, empatía, explicación de riesgos y toma de decisiones compartida, evaluados mediante la Lista de Verificación de Elementos Esenciales de Comunicación de Kalamazoo y la Escala de Calificación de Comunicación Médica (MCRS). Cada dominio se puntúa de 0 a 100, donde puntuaciones más altas indican un mejor desempeño.
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Aproximadamente 12 semanas (desde la prueba previa hasta la prueba posterior por participante).
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Acuerdo Entre Evaluadores Humanos y Puntuación de IA
Periodo de tiempo: Evaluado en la prueba posterior, aproximadamente 12 semanas después del valor basal por participante.
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Nivel de concordancia entre evaluadores humanos cegados y la puntuación basada en IA del rendimiento de la comunicación diagnóstica, evaluado mediante el coeficiente kappa de Cohen (κ).
Las puntuaciones van de -1.0 a +1.0, donde los valores más cercanos a +1.0 indican una mayor concordancia entre los evaluadores.
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Evaluado en la prueba posterior, aproximadamente 12 semanas después del valor basal por participante.
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Satisfacción del Estudiante con el Método de Formación Asignado
Periodo de tiempo: Evaluado inmediatamente después de completar la prueba posterior, aproximadamente 12 semanas después del inicio por participante.
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Satisfacción con el método de formación asignado (simulación basada en IA vs. formación tradicional), medida mediante una encuesta de satisfacción estructurada de 5 puntos tipo Likert (1 = muy insatisfecho; 5 = muy satisfecho).
Las puntuaciones más altas indican una mayor satisfacción con el método de formación.
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Evaluado inmediatamente después de completar la prueba posterior, aproximadamente 12 semanas después del inicio por participante.
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Colaboradores e Investigadores
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Publicaciones y enlaces útiles
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Estimado)
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Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- UNAM-DIALOGUE-DM2-2025
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Marco de tiempo para compartir IPD
Criterios de acceso compartido de IPD
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDIO
- SAVIA
- CIF
- CÓDIGO_ANALÍTICO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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