Curso de Inteligencia Artificial Generativa para médicos

Este programa de formación está diseñado específicamente para profesionales sanitarios que buscan integrar la Inteligencia Artificial en su práctica diaria.

Los objetivos del curso son:

Proporcionar una visión integral de los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) en el entorno sanitario.
Capacitar al profesional sanitario para integrar herramientas de IA generativa y predictiva en su flujo de trabajo.
Fomentar el pensamiento crítico necesario para evaluar la calidad y respuesta de los algoritmos, la idoneidad de los datos y la validez clínica de los resultados.
Instruir en el marco ético-legal vigente.

*Tasas de expedición del título no incluidas en el precio del curso

Competencias

Enfoque práctico y aplicado: el curso está diseñado para ser directamente aplicable en el entorno profesional, con casos de uso reales y ejemplos prácticos.
Interactividad y networking: oportunidades para interactuar con otros profesionales interesados en la IA generativa, facilitando la creación de una red de contactos y colaboraciones futuras.

Metodología

El curso está compuesto por 4 bloques temáticos. Cada uno pensado para combinar objetivos teóricos y prácticos.

Tiene un contenido altamente práctico, con actividades «hands-on» en todos los bloques. Cada sesión constará de una fase teórica seguida de una fase práctica.

Aprendizaje de manera autónoma de cómo usar herramientas de IA y a aplicar estos conocimientos en un proyecto.

Criterios de evaluación:

Autoevaluaciones (tipo test de 10 preguntas por módulo)
Trabajo Fin de Curso (TFC) obligatorio que consistirá en el desarrollo de un proyecto orientado a resolver un reto real en el entorno sanitario.

BLOQUE 1 — Fundamentos, herramientas y datos

Entender qué es la IA (generativa y no generativa) y su impacto real en salud.
Utilizar herramientas low/no-code y prompt engineering para prototipar sin programar.
Identificar fuentes y tipos de datos clínicos y valorar su calidad/viabilidad.
Saber cuándo/por qué usar datos sintéticos y sus limitaciones.

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Módulo 1:

Introducción al Curso (1h)

Bienvenida, objetivos, funcionamiento del curso y panorama de la IA en salud.

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Módulo 2:

Generalidades sobre IA (1h)

Conceptos clave, ciclo de vida de proyectos y tendencias relevantes para clínicos.

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Módulo 3:

Low code / No code y Prompt Engineering (2h)

Herramientas accesibles y pautas de prompts para tareas clínicas y de investigación.

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Módulo 4:

Bases de datos sanitarias y Datos sintéticos (2h)

EHR, registros, calidad de datos y uso práctico de datos sintéticos en salud.

Bloque 2: Aplicaciones de IA en salud

Qué aprenderás:

Aplicar IA a investigación biomédica (diagnóstico, pronóstico, respuesta terapéutica, fármacos).
Usar IA para formación médica: materiales, simulaciones y evaluación.
Evaluar de forma crítica modelos en entorno clínico (métricas, validación, sesgos).
Conocer el marco legal y regulatorio esencial para usar IA con seguridad.
Detectar oportunidades de gestión operativa y mejora de procesos con IA.

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Módulo 5:

IA en investigación médica (2h)

De la pregunta clínica al hallazgo: roles de IA generativa y no generativa en el estudio.

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Módulo 6.

IA en formación médica (2h)

Creación de contenidos, tutorización y evaluación formativa con apoyo de IA.

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Módulo 7:

Evaluación clínica y validación de modelos de IA (2h)

Métricas básicas, validación interna/externa y lectura crítica de resultados.

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Módulo 8:

Aspectos legales y regulatorios (2h)

Privacidad, consentimiento, RGPD, CE/IA Act: guía práctica para no juristas.

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Módulo 9:

Gestión y operaciones en el sector sanitario (2h)

Predicción de demanda, agendas, logística, triaje y calidad asistencial con IA

BLOQUE 3: Comunicación y estrategia

Qué aprenderás:

Diseñar y cuidar tu identidad y presencia digital como profesional sanitario.
Monitorizar y gestionar la reputación (incluida la derivada de usos de IA).
Entender qué hace viable un proyecto de IA en salud (cliente, valor, ingresos, ROI).

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Módulo 10:

Reputación Digital 1 (2h)

Fundamentos de la huella digital profesional y posicionamiento online.

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Módulo 11:

Reputación Digital 2 (2h)

Monitorización, planes de mejora y gestión de crisis reputacional.

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Módulo 12:

Modelos de negocio (2h)

SaaS, licencia, pago por uso/resultado, alianzas y sostenibilidad en salud.

BLOQUE 4: Proyecto integrador

Qué aprenderás:

A estructurar un proyecto de IA desde la idea hasta el prototipo conceptual, integrando datos, evaluación y requisitos ético-legales.

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Módulo 13:

Diseña tu proyecto de IA en salud (2h)

Taller guiado con plantilla: problema clínico, datos/cohortes, riesgos/sesgos, métrica de éxito y próximos pasos.

Curso en Inteligencia Artificial Generativa para el Ámbito Sanitario

Competencias

Descarga el dossier completo del curso

Metodología

BLOQUE 1 — Fundamentos, herramientas y datos

Bloque 2: Aplicaciones de IA en salud

BLOQUE 3: Comunicación y estrategia

BLOQUE 4: Proyecto integrador

Director del curso

Claustro curso Inteligencia Artificial Generativa para el ámbito sanitario

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