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Esta página es un resumen en turco, elaborado con ayuda de inteligencia artificial, del trabajo presentado en el 26.º Congreso Mundial de Psiquiatría. El trabajo pertenece a los autores que lo presentan; para citarlo, consulte la fuente original.

EV0513

Desarrollo de un paciente simulado basado en un modelo de lenguaje de gran tamaño para la formación en entrevista psiquiátrica en la educación médica

DEVELOPMENT OF A LARGE LANGUAGE MODEL-BASED SIMULATED PATIENT FOR PSYCHIATRIC INTERVIEW TRAINING IN MEDICAL EDUCATION

Se ha desarrollado un sistema de pacientes simulados basado en un modelo de lenguaje de gran tamaño que funciona con una arquitectura de revelación gradual de información y reglas que evitan la complacencia excesiva, y se ha propuesto la profundidad de revelación (disclosure depth) como una medida objetiva de la competencia en entrevista.

Aunque la entrevista psiquiátrica es una competencia fundamental de las prácticas clínicas, la exposición de los estudiantes a distintas psicopatologías antes de las rotaciones clínicas es limitada; los pacientes estandarizados cuestan entre 20 y 40 dólares estadounidenses por hora, resulta difícil programar sesiones con ellos y no pueden representar de forma segura una psicosis activa o un riesgo suicida agudo. Los autores han desarrollado una arquitectura de instrucciones por capas dirigida a abordar las limitaciones conocidas de los pacientes virtuales basados en inteligencia artificial (complacencia excesiva, interrupción de la inmersión por la retroalimentación en tiempo real, desajuste de la evaluación y diversidad cultural limitada): las instrucciones universales del sistema establecen las reglas de comportamiento, mientras que las instrucciones específicas de cada caso definen al paciente. El sistema incluye 10 reglas universales, un modelo de revelación gradual de 4 niveles por caso (desde L1, información general, hasta L4, información que se revela tras establecer una sólida alianza y aplicar la entrevista motivacional) y un modo de retroalimentación posterior al encuentro que abarca 7 áreas. Se han preparado tres casos piloto: trastorno depresivo mayor con ideación suicida (marco de la C-SSRS, tolerancia al silencio y consumo concomitante de sustancias), primer episodio psicótico (exploración no amenazante de los síntomas psicóticos y estigmatización cultural) y trastorno por consumo de alcohol (habilidades OARS de entrevista motivacional y desarrollo de la discrepancia); cada caso se ha diseñado con una dimensión cultural y un tema de equidad distintos. La innovación principal consiste en utilizar la profundidad de revelación por área, extraída de las transcripciones de las entrevistas, como una medida objetiva de competencia sin necesidad de un evaluador externo; la evaluación se sitúa en el tercer nivel de la pirámide de Miller (demostrar cómo se hace). En el póster se han definido como variables de resultado primarias del estudio piloto previsto para la primavera de 2026 la profundidad de revelación y la cumplimentación de la lista de verificación, y como variables secundarias las respuestas a un cuestionario tipo Likert y la confianza en las propias capacidades antes y después; el grupo destinatario está formado por estudiantes de 3.º y 4.º de Medicina y residentes de primer año, y el estudio ha obtenido una exención de revisión por el comité de ética al no incluir contacto con pacientes. En la sección de conclusiones se señala que el sistema no sustituye a los pacientes estandarizados humanos, sino que ofrece una práctica de entrevistas escalable y culturalmente diversa, y se informa de que sigue en curso la prueba piloto destinada a evaluar la viabilidad y los resultados de profundidad de revelación.

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