La convergencia de IA, taxonomías NTS y simulación clínica abre una ventana para perfusión en LatAm
Tres líneas de investigación que han avanzado de forma relativamente independiente están convergiendo en un punto que la tesis de Sandra puede capitalizar. Primera línea: la simulación clínica de alta fidelidad ya demostró su eficacia para entrenar habilidades técnicas y no técnicas en perfusión (s-2-1) y en equipos quirúrgicos en general (n-2-2, n-2-4), con el debriefing estructurado como mecanismo pedagógico central (n-6-1). Segunda línea: la inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa a una herramienta funcional para evaluar NTS. Los LLMs pueden analizar transcripciones quirúrgicas para identificar conductas ejemplares y generar coaching automatizado (n-3-1), plataformas como VORTeX integran VR multiusuario con analíticas de IA para mapear redes de comunicación en quirófano (n-3-2), y sistemas como el VOA proporcionan retroalimentación explicable en tiempo real (n-3-3). La revisión de Chance (n-3-4) confirma que la combinación IA+VR mejora la retención de conocimiento y la toma de decisiones en entornos seguros.
Sin embargo, esta convergencia tiene condiciones de viabilidad que la literatura también documenta. La carga cognitiva debe monitorearse con instrumentos sensibles al contexto de simulación (n-5-1, n-5-2), la aceptación tecnológica requiere capacitación deliberada y no puede darse por sentada (n-5-3), y la falta de instrumentos validados en español para evaluar NTS en perfusión representa un obstáculo metodológico real (n-4-1). Además, la evidencia proviene casi exclusivamente de contextos anglosajones y europeos; América Latina carece de estudios en simulación de perfusión con IA.
Para la tesis de Sandra, esta síntesis define el argumento central: la tecnología existe, la pedagogía está validada y la IA ya funciona como evaluadora de NTS; lo que falta es la implementación contextualizada en perfusión cardiovascular latinoamericana. El aporte no es inventar un componente nuevo, sino articular los tres (simulación, taxonomías NTS e IA) en un contexto donde ninguno de ellos se ha aplicado de forma integrada. Las brechas identificadas (instrumentación, formación docente, aceptación tecnológica) no invalidan la propuesta; la enmarcan como investigación aplicada de frontera en un campo con necesidades urgentes y sin precedentes locales.