Introducción
el profesionalismo médico es clave para garantizar la calidad de la atención y la colaboración en el equipo de salud. No obstante, actitudes negativas pueden deteriorar la confianza y afectar el trabajo conjunto. La inteligencia artificial, a través de redes neuronales, ofrece un enfoque innovador para predecir y analizar estos comportamientos, pudiendo fortalecer la ética profesional en médicos latinoamericanos. El objetivo fue generar un modelo predictivo de actitudes y comportamientos ético-profesionales entre médicos latinoamericanos mediante el uso de redes neuronales.
Materiales y método
estudio transversal, mediante una encuesta aplicada a 424 médicos de Paraguay, Perú y Cuba. Las variables dependientes fueron: ignorar la opinión de otros colegas o profesionales de la salud, y criticar a colegas médicos u otros profesionales de la salud frente a los pacientes. Las variables independientes incluyeron características como edad, género, especialidad e indicadores adaptados del cuestionario desarrollado por Kwon HJ et al. Se implementó una red neuronal perceptrón multicapa.
Resultados
el modelo alcanzó una precisión global del 71,20% en el entrenamiento y 69,40% en las pruebas. Los valores del área bajo la curva (AUC) cercanos a 0,75 para las categorías «Ignorar la opinión de colegas» y «Criticar a colegas frente a pacientes» reflejando un buen desempeño del modelo. Las variables más influyentes incluyeron comportamientos éticos y profesionales, como la discriminación hacia colegas, la provisión de información incorrecta y el cumplimiento de responsabilidades laborales.
Conclusiones
la red neuronal tipo perceptrón multicapa fue eficiente para el análisis de actitudes y comportamientos ético-profesionales en la práctica médica.
