Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
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FORMACIÓN DE PROFESIONALES EN NEUROPSICOLOGÍA: RETOS Y
OPORTUNIDADES QUE PLANTEA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA
CLÍNICA
TRAINING NEUROPSYCHOLOGY PROFESSIONALS: CHALLENGES AND
OPPORTUNITIES POSED BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN CLINICAL TEACHING
Autores: ¹Claudia Alexandra González García y ²David Alejandro Camino Coronel.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0007-9615-6622
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0009-8500-5954
¹E-mail de contacto: cgonzalez@unibe.edu.ec
²E-mail de contacto: davidcaminoac@gmail.com
Afiliación: ¹*Universidad Iberoamericana del Ecuador, (Ecuador). ²*Investigador independiente, (Ecuador).
Articulo recibido: 1 de junio del 2025
Articulo revisado: 1 de junio del 2025
Articulo aprobado: 20 de junio del 2025
¹Psicóloga mención Clínica graduada en la Universidad de las Américas, (Ecuador). Magíster en Psicopedagogía graduada en la
Universidad Internacional del Ecuador, (Ecuador). Magíster en Neuropsicología Clínica graduada en la Universidad de las Américas,
(Ecuador).
²Psicólogo mención Clínico graduado en la Universidad de las Américas, (Ecuador). Magíster en Psicopedagogía graduado en la
Universidad Internacional del Ecuador, (Ecuador). Magíster en Neuropsicología Clínica graduado en la Universidad de las Américas,
(Ecuador).
Resumen
Este estudio analiza los retos y oportunidades
que la inteligencia artificial (IA) plantea en la
formación de profesionales en neuropsicología,
especialmente en la docencia clínica. La
investigación busca identificar cómo estas
tecnologías emergentes pueden transformar los
procesos de enseñanza y aprendizaje mediante
una revisión bibliográfica exhaustiva. La
metodología es de carácter bibliográfico,
descriptivo, transversal y no experimental,
basada en la revisión de estudios publicados
entre 2021 y 2025 en revistas regionales, de
impacto y en Google Scholar, seleccionados
por su pertinencia y calidad. Los principales
retos identificados incluyen la escasa
familiaridad de docentes y estudiantes con la
IA, la falta de formación especializada,
obstáculos tecnológicos y éticos, así como
resistencia al cambio en los enfoques
pedagógicos tradicionales. Sin embargo,
también se evidencian oportunidades
significativas, como la personalización del
aprendizaje, el uso de simulaciones virtuales
para practicar habilidades clínicas, y el análisis
de grandes volúmenes de datos para mejorar
diagnósticos y tratamientos, además de
metodologías más inclusivas y flexibles de
enseñanza. Se concluyó que, si bien existen
desafíos relacionados con infraestructura,
formación y ética, la integración efectiva de la
IA puede revolucionar la formación clínica en
neuropsicología, potenciando la capacitación
de profesionales más competentes,
innovadores y preparados para los retos
actuales y futuros del campo. La innovación
tecnológica, por tanto, representa una vía
prometedora para mejorar la calidad y
pertinencia de la enseñanza en neuropsicología
clínica.
Palabras clave: Formación,
Neuropsicología, Retos, Oportunidades,
Inteligencia artificial, Docencia, Clínica.
Abstract
This study analyzes the challenges and
opportunities that artificial intelligence (AI)
presents in the training of professionals in
neuropsychology, particularly in clinical
teaching. The research aims to identify how
these emerging technologies can transform
teaching and learning processes through a
comprehensive literature review. The
methodology is bibliographic, descriptive,
cross-sectional, and non-experimental, based
on the review of studies published between
2021 and 2025 in regional, impact, and Google
Scholar journals, selected for their relevance
and quality. The main challenges identified
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include the limited familiarity of teachers and
students with AI, the lack of specialized
training, technological and ethical obstacles, as
well as resistance to change in traditional
pedagogical approaches. However, significant
opportunities are also evident, such as
personalized learning, the use of virtual
simulations to practice clinical skills, and the
analysis of large data sets to improve diagnoses
and treatments, alongside more inclusive and
flexible teaching methodologies. It is
concluded that, despite challenges related to
infrastructure, training, and ethics, effective
integration of AI could revolutionize clinical
training in neuropsychology, enhancing the
development of more competent, innovative,
and future-ready professionals. Technological
innovation, therefore, represents a promising
pathway to improve the quality and relevance
of education in clinical neuropsychology.
Keywords: Training, Neuropsychology,
Challenges, Opportunities, Artificial
Intelligence, Teaching, Clinical.
Sumário
Este estudo analisa os desafios e oportunidades
que a inteligência artificial (IA) apresenta na
formação de profissionais em neuropsicologia,
especialmente na docência clínica. A pesquisa
busca identificar como essas tecnologias
emergentes podem transformar os processos de
ensino e aprendizagem por meio de uma
revisão bibliográfica abrangente. A
metodologia é de caráter bibliográfico,
descritivo, transversal e não experimental,
baseada na revisão de estudos publicados entre
2021 e 2025 em revistas regionais, de impacto
e no Google Scholar, selecionados por sua
relevância e qualidade. Os principais desafios
identificados incluem a familiaridade limitada
de docentes e estudantes com IA, a falta de
formação especializada, obstáculos
tecnológicos e éticos, bem como resistência à
mudança nos enfoques pedagógicos
tradicionais. No entanto, também se
evidenciam oportunidades significativas, como
a personalização do aprendizado, o uso de
simulações virtuais para praticar habilidades
clínicas e a análise de grandes volumes de
dados para melhorar diagnósticos e
tratamentos, além de metodologias de ensino
mais inclusivas e flexíveis. Conclui-se que,
embora existam desafios relacionados à
infraestrutura, formação e ética, a integração
efetiva da IA pode revolucionar a formação
clínica em neuropsicologia, potencializando a
capacitação de profissionais mais competentes,
inovadores e preparados para os desafios atuais
e futuros do campo. A inovação tecnológica,
portanto, representa uma via promissora para
melhorar a qualidade e pertinência do ensino
em neuropsicologia clínica.
Palavras-chave: Formação, Neuropsicologia,
Desafios, Oportunidades, Inteligência
Artificial, Ensino, Clínica.
Introducción
La psicología es una disciplina multifacética y
en constante renovación que busca comprender
el comportamiento humano y los procesos
mentales que subyacen a las acciones y
experiencias de las personas. A través de
diversos enfoques teóricos y metodológicos, la
psicología se ha consolidado como una ciencia
que no solo analiza fenómenos internos, sino
que también busca aplicar sus hallazgos en
ámbitos como la salud, la educación, el trabajo
y la comunidad (Ramírez et al., 2023). Su
objetivo principal es promover el bienestar
psicológico, facilitar la adaptación a los
cambios y contribuir al desarrollo integral del
ser humano en diferentes contextos (UNIR,
2020). La neuropsicología, en su esencia, es una
rama especializada de la psicología que
profundiza en el estudio de las relaciones entre
el cerebro y el comportamiento. Se ocupa de
comprender cómo las estructuras y funciones
cerebrales específicas influyen en las
capacidades cognitivas, emocionales y motoras
del individuo (Contreras, 2023). Este campo
cobra especial importancia en el diagnóstico y
tratamiento de personas con lesiones cerebrales,
trastornos neurológicos o dificultades
cognitivas, ya que proporciona un conocimiento
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profundo sobre las bases neuronales de las
funciones mentales. La neuropsicología
también se ha convertido en un puente entre la
neurología y la psicología clínica, permitiendo
enfoques más precisos y personalizados para la
rehabilitación y la intervención (Mascialino et
al., 2022).
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la
informática que desarrolla sistemas capaces de
realizar tareas que, en condiciones humanas,
requieren inteligencia cognitiva. Estas tareas
incluyen aprender de la experiencia, resolver
problemas, reconocer patrones, comprender el
lenguaje natural y adaptar acciones en función
de las circunstancias (López y Brunet, 2023). La
IA emplea algoritmos avanzados, aprendizaje
automático y procesamiento de datos en gran
escala para crear programas y soluciones que no
solo automatizan procesos, sino que también
mejoran la eficiencia y la precisión en diversas
áreas. Su impacto se extiende desde la industria,
la medicina, la ingeniería, hasta la educación,
revolucionando la forma en que interactuamos
y resolvemos problemas complejos (Cabanelas,
2019).
La incorporación de la inteligencia artificial en
la docencia representa una transformación
significativa a nivel global, ya que permite
diseñar experiencias de aprendizaje más
personalizadas y flexibles. A partir de las
herramientas de IA, es posible adaptar el
contenido a las necesidades particulares de cada
estudiante, ofrecer recursos interactivos y
monitorear el progreso en tiempo real
(UNESCO, 2022). Lo cual favorece una
capacitación continua y efectiva, promoviendo
la adquisición de conocimientos de forma más
dinámica y motivadora. En particular, en el
campo de la educación superior y la formación
de profesionales, la IA facilita nuevas
metodologías que enriquecen los procesos de
enseñanza-aprendizaje, haciéndolos más
inclusivos y centrados en el estudiante (Bolaño
y Duarte, 2024; Ayuso y Gutiérrez, 2022).
En efecto, la formación clínica en
neuropsicología, la inteligencia artificial se
presenta como una herramienta de gran
potencial para potenciar la enseñanza y el
aprendizaje (Hernández y Medrano, 2024). A
través de simulaciones, análisis de datos y
apoyos en diagnóstico, la IA permite a los
futuros neuropsicólogos comprender mejor los
trastornos neurológicos, practicar habilidades
clínicas en entornos virtuales y mantenerse
actualizados con los avances científicos.
Además, la inteligencia artificial favorece una
formación más precisa, basada en evidencia y
adaptada a las necesidades de cada estudiante,
contribuyendo así a formar profesionales
altamente competentes, críticos y preparados
para afrontar los retos que presenta la atención
clínica en neuropsicología (Zambrano et al.,
2019).
La problemática principal de la investigación se
centra en el escaso conocimiento y la limitada
integración de la inteligencia artificial en la
formación de profesionales en psicología y en
específico de neuropsicología, especialmente
considerando su aparición relativamente
reciente en el ámbito académico y clínico.
Aunque la IA ha demostrado ser una
herramienta revolucionaria en diversas
disciplinas, su aplicación en la formación
especializada aún está en etapas iniciales y no
ha sido ampliamente difundida ni incorporada
en los planes de estudio tradicionales. Este
desconocimiento puede generar una brecha
entre los avances tecnológicos y la preparación
de los futuros neuropsicólogos, quienes podrían
beneficiarse significativamente de estas
herramientas para mejorar su aprendizaje,
diagnóstico y atención clínica. La falta de
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familiaridad con las potencialidades de la IA
también limita la innovación en metodologías
didácticas y en la creación de programas de
formación más dinámicos y adaptativos, lo que
podría traducirse en profesionales menos
preparados para afrontar los desafíos
contemporáneos en neuropsicología clínica.
Por ello, la presente investigación se justifica en
la necesidad de profundizar en el análisis de los
retos y oportunidades que la inteligencia
artificial plantea en la formación de
profesionales en neuropsicología,
particularmente en el ámbito de la docencia
clínica. A través de una revisión bibliográfica
exhaustiva, se busca identificar y comprender
las principales tendencias, ventajas y
dificultades asociadas con la incorporación de
la IA en los procesos educativos y formativos
en este campo. Este análisis permitirá ofrecer un
panorama actualizado y fundamentado sobre
cómo las tecnologías emergentes pueden
transformar la enseñanza clínica, optimizar los
métodos de entrenamiento y preparar a los
futuros neuropsicólogos para los desafíos de
una práctica cada vez más digitalizada y
tecnológica. Además, la investigación aportará
elementos para potenciar la integración efectiva
de la IA en los programas académicos,
favoreciendo una formación más competente,
innovadora y alineada con las demandas del
siglo XXI. Por los motivos anteriormente
expuestos, el presente estudio tiene como
propósito establecer los retos y oportunidades
que plantea la inteligencia artificial en la
docencia clínica de la formación de
profesionales en neuropsicología. Por ello, la
interrogante de investigación correspondió a
¿Cuáles son los retos y oportunidades que
plantea la inteligencia artificial en la docencia
clínica de la formación de profesionales en
neuropsicología?
Materiales y Métodos
Este estudio es de carácter bibliográfico,
descriptivo y transversal, además de no
experimental, ya que se fundamenta en una
revisión exhaustiva de la literatura existente
para analizar el tema en cuestión. La
investigación está dirigida a identificar y
analizar los principales retos y oportunidades
que la inteligencia artificial plantea en la
docencia clínica, específicamente en la
formación de profesionales en neuropsicología.
A través de esta revisión bibliográfica, se
pretende ofrecer un panorama actualizado y
contextualizado sobre cómo estas tecnologías
emergentes pueden influenciar la enseñanza en
este campo, contribuyendo a enriquecer los
enfoques pedagógicos y facilitar la
incorporación de la IA en los procesos de
formación clínica. Para el desarrollo de esta
investigación, se integrarán estudios publicados
en revistas regionales y de reconocido impacto,
abordando la temática, y publicados en el
período comprendido entre 2020 y 2025.
Además, se incluirán estudios relevantes
localizados en Google Scholar, seleccionados
en función de su pertinencia y calidad en
relación con los retos y oportunidades que la
inteligencia artificial plantea en la docencia
clínica de la formación de profesionales en
neuropsicología. Esta selección permitirá
obtener una visión actualizada y variada del
estado del arte, contribuyendo a una análisis
comprehensivo y pertinente del tema.
Resultados y Discusión
Retos que plantea la inteligencia artificial en
la docencia clínica
Uno de los principales desafíos de la
incorporación de la inteligencia artificial en la
formación de neuropsicólogos es la falta de
estándares claros y rigurosos para evaluar la
seguridad y eficacia de estas tecnologías en
contextos clínicos y educativos. La ausencia de
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normativas específicas genera incertidumbre
acerca de la confiabilidad de los sistemas de IA,
lo que requiere que los futuros profesionales
desarrollen habilidades críticas para interpretar
sus resultados y comprender sus limitaciones.
Además, el uso de la IA plantea dilemas éticos
relacionados con la privacidad, la protección de
datos y los riesgos potenciales de filtraciones de
información sensible, aspectos que deben ser
abordados en la formación desde una
perspectiva ética y responsable. Otro reto
importante es la actual insuficiencia de
infraestructura tecnológica en muchas
instituciones educativas y centros clínicos, que
dificulta la implementación y el acceso a las
herramientas de IA, especialmente en regiones
con recursos limitados. Además, los modelos
basados en datos de historiales clínicos pueden
estar sesgados, lo que compromete la precisión
y la equidad en la atención. Finalmente, la
resistencia al cambio por parte de algunos
docentes y estudiantes, así como la necesidad de
adaptar los currículos y metodologías
tradicionales, representan obstáculos
adicionales para la integración efectiva de estas
tecnologías en el proceso formativo (Wolff,
2023).
En base a lo anterior, los docentes en la
formación de profesionales en neuropsicología
enfrentan múltiples retos relacionados con la
incorporación de la inteligencia artificial, entre
ellos la necesidad de adquirir competencias
críticas para interpretar y aplicar estas
tecnologías de manera ética y responsable, así
como actualizar y reformar los contenidos
curriculares para incluir conceptos,
metodologías y herramientas de IA. Además,
deben gestionar la insuficiente infraestructura
tecnológica en muchas instituciones y superar la
resistencia al cambio tanto de estudiantes como
de colegas, promoviendo una cultura de
innovación y adaptación. Otro desafío
importante es garantizar la equidad en la
formación, abordando los sesgos en los modelos
de IA y preparando a los futuros
neuropsicólogos para enfrentar desigualdades
en el acceso y uso de estas tecnologías en
diferentes contextos. Todo esto requiere un
esfuerzo conjunto de capacitación,
sensibilización y planificación que permita
integrar efectivamente la IA en la formación
clínica y promover un ejercicio profesional
ético, competente y actualizado.
Sin duda alguna, la incorporación también
conlleva desafíos significativos. La protección
de datos sensibles y la seguridad de la
información neuropsicológica son aspectos
críticos, así como la necesidad de garantizar la
fiabilidad y ausencia de sesgos en los
algoritmos, para evitar evaluaciones inexactas o
prejuiciosas. La aceptación y formación tanto
de profesionales como de pacientes son
igualmente esenciales para una adopción
efectiva. En suma, aunque la IA ofrece avances
que pueden revolucionar la rehabilitación
cognitiva en la formación clínica, resulta
imperativo abordar sus limitaciones éticas,
técnicas y sociales para asegurar un uso
responsable y efectivo de estas tecnologías
(Neuron UP, 2025). Además, entre los
principales desafíos se encuentran la necesidad
de reducir sesgos en los algoritmos, garantizar
la equidad y la protección de datos sensibles, y
promover la aceptación y formación de
docentes y estudiantes en el uso responsable de
estas tecnologías. La integración de sistemas de
IA en contextos educativos requiere abordar
aspectos éticos relacionados con la privacidad,
la transparencia y la justicia en el acceso,
especialmente en entornos con desigualdades
socioeconómicas y culturales (Halkiopoulos y
Gkintoni, 2024). Además, la posible
desalineación ética, la pérdida del control sobre
tecnologías altamente avanzadas y las
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implicaciones sociales de trabajar con sistemas
que no comprenden plenamente las cualidades
humanas de la conciencia y las emociones. La
preocupación por la autonomía de la IA, las
posibles distorsiones morales y la seguridad en
su aplicación requieren un enfoque ético
responsable, que garantice que los beneficios
tecnológicos no perjudiquen los valores
humanos fundamentales (Guerri, 2024). A esto
se suman retos asociados a la calidad y
disponibilidad de datos. Los conjuntos de datos
neuropsicológicos suelen ser escasos, ruidosos
y de alta dimensionalidad, dificultando el
entrenamiento de modelos robustos. Para
superar estos obstáculos, se requieren técnicas
de aumento, imputación e intercambio de datos,
así como la integración de enfoques
multimodales combinando datos de EEG,
resonancia funcional y genética. Asimismo, es
fundamental avanzar en la fusión de estas
técnicas con otras metodologías
neuropsicológicas para potenciar diagnósticos y
terapias, y explorar nuevas aplicaciones como
interfaces cerebro-computadora y
neuroestimulación. En suma, si se abordan estos
desafíos, el aprendizaje profundo puede
transformar la neuropsicología, permitiendo
diagnósticos más precisos, tratamientos más
efectivos y mayor comprensión de la función
cerebral (Lee, 2025).
Tabla 1
Retos que plantea la inteligencia artificial en la docencia clínica
Autor
Año
Retos
Wolff
2023
La integración de IA presenta retos como la falta de estándares, ética, infraestructura y sesgos en datos.
Ying et al.
2024
La integración de la IA en neuropsicología requiere metodologías innovadoras y establecer estándares
éticos.
Universidad
Externado de
Colombia
2024
Los avances en neuroimagen y diagnósticos tempranos necesitan adaptación metodológica y estándares
éticos.
Neuron UP
2025
La IA puede revolucionar la rehabilitación cognitiva, pero debe abordar limitaciones éticas y sociales.
Halkiopoulos y
Gkintoni
2024
La reducción de sesgos, protección de datos y formación en uso responsable son desafíos clave en IA
educativa.
Guerri
2024
La seguridad, la ética y la gestión de datos son esenciales para una implementación responsable de la IA.
Lee
2025
El aprendizaje profundo puede transformar la neuropsicología, logrando diagnósticos más precisos y
tratamientos efectivos.
Fuente: elaboración propia
Oportunidades que plantea la inteligencia
artificial en la docencia clínica
la inteligencia artificial ofrece múltiples
oportunidades que pueden transformar la
formación en neuropsicología y la práctica
clínica. El uso de agentes virtuales, chatbots y
avatares permite simular escenarios clínicos
realistas, facilitando el entrenamiento en
evaluación, diagnóstico y tratamiento de
diversos trastornos neurológicos, además de
mejorar las habilidades en comunicación y
relación con pacientes. La IA también puede
analizar grandes volúmenes de datos de
neuroimagen, historias clínicas y evaluaciones,
ayudando a los estudiantes y profesionales a
mejorar el diagnóstico, predicción de resultados
y el desarrollo de terapias personalizadas. Esta
tecnología favorece el aprendizaje autónomo, la
autogestión de pacientes y el monitoreo
continuo, contribuyendo a un proceso formativo
más activo y adaptado a las necesidades
individuales. También, la posibilidad de
ampliar el alcance de la formación a
poblaciones vulnerables o ubicadas en zonas
remotas, mediante plataformas digitales de IA,
abre nuevas puertas para la inclusión y la
equidad en la capacitación y atención en
neuropsicología. Finalmente, el uso de
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asistentes virtuales y modelos de aprendizaje
profundo permite crear metodologías más
interactivas, flexibles y enriquecedoras, que
promueven un aprendizaje más profundo y
significativo en la formación clínica (Wolff,
2023).
Además, según los modelos de aprendizaje
automático, por ejemplo, permiten reducir el
tiempo y los recursos invertidos en
evaluaciones neuropsicológicas, facilitando
diagnósticos más precisos y menos invasivos.
La capacidad de analizar grandes volúmenes de
datos de neuroimagen, salud mental y
cognición, junto con el desarrollo de
aplicaciones clínicas y de formación
personalizadas, abre un panorama de potencial
para mejorar la enseñanza y el aprendizaje en
neuropsicología. En conjunto, estas
oportunidades y desafíos deben considerarse
para aprovechar al máximo las innovaciones
que la IA puede aportar a la formación clínica y
a la práctica neuropsicológica (Ying et al.,
2024). Al respecto, para la Universidad
Externado de Colombia (2024) la aplicación de
tecnologías como las interfaces cerebro-
computadora, diagnósticos personalizados y las
neuroprótesis potencian no solo el
conocimiento del funcionamiento cerebral, sino
también la implementación de terapias más
precisas y adaptadas a cada paciente. La
incorporación de estas herramientas en la
docencia permite a los futuros neuropsicólogos
adquirir habilidades en diagnósticos tempranos,
interpretación de neuroimágenes y uso de
nuevas tecnologías, promoviendo un
aprendizaje activo y actualizado que puede
revolucionar la práctica clínica de la
neuropsicología.
La integración de la inteligencia artificial en la
rehabilitación cognitiva en neuropsicología
presenta tanto oportunidades prometedoras
como desafíos importantes que deben ser
considerados en la formación clínica. Entre las
oportunidades, destaca la capacidad de la IA
para personalizar los programas de evaluación y
tratamiento, mediante algoritmos que analizan
grandes volúmenes de datos, detectan patrones
sutiles y ajustan las intervenciones de manera
dinámica y adaptativa. Esto permite una
evaluación más precisa, temprana y detallada
del deterioro cognitivo, así como la
implementación de ejercicios terapéuticos que
motivan a los pacientes mediante gamificación
y sistemas de asistencia virtual, mejorando la
adherencia y facilitando la atención remota, lo
cual amplía la accesibilidad a la terapia,
especialmente para pacientes con dificultades
de desplazamiento. Además, la monitorización
continua y en tiempo real posibilita ajustar los
tratamientos de forma personalizada,
prediciendo posibles recaídas y optimizando los
resultados terapéuticos (Neuron UP, 2025).
A suma de lo anterior, se puede evidenciar que,
las oportunidades que puede ofrecer la
inteligencia artificial son significativas: permite
la personalización del aprendizaje mediante la
evaluación adaptativa, ajustando
dinámicamente las actividades y contenidos a
las necesidades cognitivas y emocionales de
cada estudiante, potenciando la participación, la
motivación y el rendimiento académico.
Además, facilita la creación de entornos de
aprendizaje inmersivos y colaborativos, con
análisis predictivos que ayudan a monitorizar y
mejorar el progreso estudiantil en tiempo real.
Así, si se superan los obstáculos éticos y
tecnológicos, la inteligencia artificial tiene la
capacidad de revolucionar los métodos de
enseñanza y evaluación en neuropsicología,
promoviendo entornos más inclusivos,
efectivos y centrados en el aprendizaje
profundo y autónomo (Halkiopoulos y
Gkintoni, 2024). Sin duda alguna, la integración
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de ambas disciplinas ha permitido desarrollar
modelos y aplicaciones inteligentes que revelan
aspectos profundos del funcionamiento
cerebral, aumentando la comprensión de
procesos cognitivos, emociones y recuperación
en contextos neurológicos, así como
impulsando avances en la personalización de
intervenciones y diagnósticos. La
neuropsicología, enriquecida por la IA, puede
ofrecer críticas y soluciones innovadoras,
mejorando la precisión y la eficiencia de las
evaluaciones, y promoviendo un enfoque
interdisciplinario que se nutre de las
aportaciones de la neurología, la psiquiatría y la
psicología (Guerri, 2024).
De la misma manera, Lee (2025) aclara que, la
integración permite la capacidad de analizar
imágenes médicas, como resonancias
magnéticas y tomografías, con alta precisión
mediante redes neuronales convolucionales,
facilitando la detección temprana de tumores
cerebrales y la predicción de eventos
neurológicos. Además, estos modelos permiten
el desarrollo de terapias personalizadas,
optimizando las dosis de medicamentos,
diseñando planes de tratamiento adaptados y
acelerando el descubrimiento de nuevas dianas
terapéuticas mediante análisis genómicos.
También posibilitan el seguimiento y la
evaluación de resultados terapéuticos,
identificando biomarcadores y mejorando la
comprensión de los mecanismos subyacentes a
diferentes trastornos neurológicos.
Tabla 2
Oportunidades que plantea la inteligencia artificial en la docencia clínica
Autor
Año
Retos
Wolff
2023
La IA facilita la simulación de escenarios clínicos, análisis de grandes datos, y ampliación del acceso a
poblaciones vulnerables.
Ying et al.
2024
La IA permite reducir el tiempo y recursos en evaluaciones neuropsicológicas, mejorando precisión y
personalización.
Universidad
Externado de
Colombia
2024
Tecnologías como interfaces cerebro-computadora y neuroprótesis potencian conocimientos y terapias
precisas.
Neuron UP
2025
La IA personaliza programas de evaluación y tratamiento, facilitando la monitorización en tiempo real y
atención remota.
Halkiopoulos y
Gkintoni
2024
La IA promueve entornos de aprendizaje más inclusivos, efectivos y centrados en el aprendizaje profundo
y autónomo.
Guerri
2024
La IA analiza imágenes médicas con alta precisión, facilitando diagnósticos tempranos, predicciones y
desarrollo de terapias personalizadas.
Lee
2025
Los modelos permiten el análisis de neuroimágenes, optimizando diagnósticos, predicciones, y
descubrimiento de nuevas dianas terapéuticas.
Fuente: elaboración propia
Conclusiones
Uno de los principales retos radica en la
limitada familiaridad y comprensión de estas
tecnologías por parte de los docentes y futuros
profesionales, lo que puede dificultar su
integración efectiva en los procesos de
enseñanza. La falta de formación especializada
en herramientas de IA genera una brecha entre
los avances tecnológicos y la preparación
pedagógica, limitando así la potencialidad de
estas tecnologías para potenciar la didáctica y el
aprendizaje. Además, la actual falta de
lineamientos claros y de estándares éticos en el
uso de la IA en contextos docentes y clínicos
genera incertidumbre sobre aspectos
relacionados con la privacidad, la protección de
datos y la responsabilidad en los diagnósticos y
tratamiento. Otro reto importante es la
infraestructura tecnológica, ya que muchas
instituciones educativas y centros de salud aún
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enfrentan limitaciones en recursos, lo que
dificulta la adopción generalizada de soluciones
basadas en IA. Finalmente, la resistencia al
cambio por parte de algunos actores del campo
académico y clínico, así como la necesidad de
adaptar los currículos y metodologías
pedagógicas existentes, representan obstáculos
adicionales para una implementación efectiva y
exitosa de la inteligencia artificial en la
formación en neuropsicología clínica.
Por otro lado, la incorporación de la inteligencia
artificial en la formación de neuropsicólogos
abre un amplio abanico de oportunidades que
pueden transformar significativamente la
calidad y eficacia de la enseñanza clínica. La
capacidad de las tecnologías de IA para
personalizar los procesos de aprendizaje
permite diseñar programas de formación
adaptados a las necesidades específicas de cada
estudiante, promoviendo un desarrollo más
profundo y autónomo de habilidades clínicas.
La posibilidad de utilizar simulaciones virtuales
y entornos de realidad aumentada o virtual, en
los cuales los futuros neuropsicólogos pueden
practicar diagnósticos y tratamientos en
escenarios controlados y realistas, constituye
una innovación que potencia la adquisición de
competencias prácticas y la toma de decisiones
clínicas. Asimismo, la IA facilita la gestión y
análisis de grandes volúmenes de datos clínicos
y científicos, ayudando a los estudiantes y
profesionales a mantenerse actualizados con los
avances más recientes, así como a identificar
patrones y tendencias relevantes para su
formación y atención. Además, su aplicación
promueve metodologías de enseñanza más
inclusivas y flexibles, que favorecen la
accesibilidad y el aprendizaje a distancia, en
línea con las demandas actuales de la educación
superior y la práctica clínica. Desde una
perspectiva ética y de innovación, la IA también
abre puertas a nuevas formas de investigación y
de colaboración multidisciplinaria,
enriqueciendo la formación clínica y aportando
herramientas valiosas para afrontar los retos
médicos y sociales del siglo XXI.
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Guerri, M. (2024). Inteligencia Artificial y
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González García y David Alejandro Caminó
Coronel.
