Vargas Olivera, German AugustoMoran Treviño, Luimark Enrique2025-06-112025-06-112025-06-03https://hdl.handle.net/20.500.12920/15258El objetivo general de esta investigación fue determinar las características asociadas al uso de fuentes de información digitales tradicionales vs el uso de inteligencia artificial en los internos de medicina del Hospital Regional Honorio Delgado Espinoza. El estudio fue de tipo básico y descriptivo, con un enfoque cuantitativo. La población estuvo conformada por 117 internos de medicina. Como instrumento de recolección de datos se aplicaron tres cuestionarios, diseñados para medir las características asociadas al uso de fuentes de información digitales tradicionales y de inteligencia artificial en los internos de medicina. Los resultados indicaron que, la mayoría de los internos fueron mujeres (71.43%), tenían entre 22 y 25 años (81.32%) y presentaron dificultades con textos en inglés (84.62%). El 74.73% no estuvo afiliado a una sociedad científica y solo el 7.69% publicó en revistas indexadas. En formación, el 87.91% asistió a eventos académicos y el 93.41% recibió capacitación docente. Usaron mayormente fuentes digitales tradicionales (95.60%), como páginas web oficiales (24.18%) y revistas médicas digitales (23.08%), pero con acceso limitado. Además, el 91.21% empleó inteligencia artificial, principalmente ChatGPT y SciSummary (74.73%), para generar textos y resúmenes (52.75%), aunque el 92.31% no recibió formación en su uso y el 64.84% la percibió como moderadamente eficaz. Se concluyó que los internos usaron tanto fuentes digitales tradicionales como inteligencia artificial, prefiriendo esta última. Consideraron más confiables las fuentes tradicionales, mientras que la IA destacó por su utilidad en la generación de textos. Sin embargo, la capacitación en su uso fue limitada, especialmente en IA, evidenciando la necesidad de formación para su aplicación en la práctica clínica.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessFuentes de información digitales tradicionalesInteligencia artificialInternos de Medicinainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.05.00