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El método Delphi como herramienta de consenso en el diseño de un marco de aplicación de la Inteligencia Artificial en Educación Médica en España

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Date
2026
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Authors
García-Pardina, Alejandro ; Bellido-Esteban, alberto ; Ryan Murúa, Pablo ; Teresa de Jesús, María ; Giménez Maroto, Ana ; García García, Esther ; González Soltero, Rocío ; Ramírez Moreno, Carlos ; Biscaia, José Miguel ; Mohedano, Rosa B. ; Gal Iglesias, Beatriz ; Sánchez-Vera, Isabel ; Castelao, Olga ; Arcis, Álvaro ; López Castro, José ; Balaguer Santamaría, Albert ; Parés, David ; Zarmora, Alberto ; Muñoz, María José ; Sanz Sanz, Emilio J. ; Torres Belma, Alberto ; Pérez Frías, Javier
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Publisher
Universidad de Murcia: servicio de publicaciones
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Sin departamento asociado
DOI
https://doi.org/10.6018/edumed.702541
item.page.type
info:eu-repo/semantics/article
Description
Abstract
Introduction. The rapid integration of artificial intelligence (AI) into biomedical education hascreated an urgent need for a framework that can guide both learners and academic staff. In Spain,where institutions are adopting AI at speed but without homogeneous regulatory or pedagogicalguidance, structured approaches are required to prioritize competencies and address ethical, legaland educational challenges. Methods. A Delphi study was coordinated by the Universidad Europeade Madrid, using the REDCap platform to manage iterative rounds. The project received financialsupport from the Spanish Society for Medical Education (SEDEM). Experts in medical education,including some with specific AI expertise, participated in a sequence of online questionnaires.Through anonymized feedback, participants evaluated, refined and prioritized a core of areas wherethe impact of AI seems essential. Results. Experts agreed on the need for skills extending beyondtechnical literacy, emphasizing critical thinking, interpretation of AI-generated outputs, biasawareness and professional responsibility. Ethical and legal considerations, particularly concerningprivacy, transparency and decision-making, were strongly prioritized. Participants also highlightedthe transversal nature of AI, suggesting that competencies should be embedded across curricularather than treated as isolated content. Discussion. Despite institutional heterogeneity, consensusconverged on areas that balance innovation with ethical safeguards. The results support thedevelopment of a competency-based framework capable of guiding curriculum design, informingfaculty development and promoting responsible, evidence-informed use of AI while safeguardingprofessional autonomy
Introducción. La rápida integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación biomédica hagenerado una necesidad urgente de un marco que sirva de guía para el estudiantado y para elpersonal académico. En España, las instituciones están adoptando la IA con rapidez, pero sin unaorientación regulatoria o pedagógica homogénea. Se requieren enfoques estructurados que permitanpriorizar competencias y abordar los desafíos éticos, legales y educativos emergentes. Métodos. Sellevó a cabo un estudio Delphi coordinado por la UEM, utilizando REDCap para gestionar las rondasiterativas. El proyecto recibió apoyo financiero de la Sociedad Española de Educación Médica(SEDEM). Expertos en educación médica, algunos con conocimientos específicos en IA, participaron en una serie de cuestionarios en línea. A través de retroalimentación anonimizada, los participantesevaluaron, refinaron y priorizaron un conjunto de áreas donde el impacto de la IA resulta esencial.Resultados. Los expertos coincidieron en la necesidad de habilidades más allá de la alfabetizacióntécnica, destacando el pensamiento crítico, la interpretación de resultados generados por IA, laconciencia sobre sesgos y la responsabilidad profesional. Las consideraciones éticas y legales,especialmente las relacionadas con la privacidad, la transparencia y la toma de decisiones, fueronaltamente priorizadas. También subrayaron el carácter transversal de la IA, sugiriendo que lascompetencias deben integrarse en todo el currículo y no tratarse como contenidos aislados.Discusión. A pesar de la heterogeneidad institucional, el consenso convergió en áreas que equilibranla innovación con salvaguardas éticas. Los resultados respaldan el desarrollo de un marcocompetencial capaz de guiar el diseño curricular, orientar la formación del profesorado y promoverun uso responsable y basado en la evidencia de la IA, sin comprometer la autonomía profesional.
publication.page.subject
Delphi , Medical Education , Inteligencia Artificial, , Educación Médica , España , Artificial Intelligence
Citation
González Soltero, R., García-Pardina, A., Bellido-Esteban, A., Ryan Murúa, P., de Jesús, M. T., Giménez Maroto, A., … Pérez Frías, J. (2026). El método Delphi como herramienta de consenso en el diseño de un marco de aplicación de la Inteligencia Artificial en Educación Médica en España. Revista Española De Educación Médica, 7(2). https://doi.org/10.6018/edumed.702541
URI
http://hdl.handle.net/10201/225021
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Collections
Revista Española de Educación Médica Vol. 7 Nº 2 (2026)
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