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PROGRAMA

Programa del Curso: Inteligencia Artificial Aplicada en Salud (4ta Edición)

Duración: 30 horas académicas

¡Pre-Inscripciones abiertas! próxima fecha de comienzo: 11 de Junio de 2025 disponible para versión 1. Otras versiones serán con quórum disponible.

Curso con certificación y aval de organizaciones Internacionales, ver nuestros Patrocinadores en boton arriba.

Modalidad y Horarios:

Tenemos 3 modalidades

1.  Versión Online a libre demanda (Clases grabadas): donde cada alumno puede entrar a su clase cuando más le convenga, cumpliendo con las actividades de cada clase y por semana. Hay autoevaluaciones al final de cada semana de clases y deben aprobarlas para pasar al siguiente nivel o semana de clases, las autoevaluaciones pueden hacerlas los sábados, pero son obligatorias para ir de nivel en nivel. Tenemos asesorías los viernes previa cita y disposición de horarios que es a partir de las 7 pm y hasta las 9 pm. 

Costo de Inversión: Estudiantes 170 Dólares

Profesionales 220 Dólares 

Forma y modalidad de estudio a Libre demanda:  

Debe de unirse a nuestra comunidad de curso y recibir las instrucciones, una vez concretada la inscripción, para comenzar y hacerlo según su disponibilidad de tiempo!

2.  Versión Sabatina Online: Donde debe haber un grupo de 20 personas y es por 5 sábados Intercalados un sábado si y uno no, y es con profesor en vivo en cada clase. Cada sábado se presenta autoevaluación de semana anterior para ver evolución de clases y se hacen actividades prácticas en cada final de clase. Las clases quedan grabadas para no perder la secuencia de las mismas, por parte del estudiante.

Costo de Inversión: Estudiantes 320 Dólares

Profesionales 430 Dólares

3.  Versión Mentoría con Profesor presencial: como actividad de capacitación especial, es una mentoría en Vivo para un mínimo de 5 personas con desarrollo de aplicaciones prácticas de IA en vivo, y en donde explicamos el paso a paso del uso de IA para el personal de Salud (de cualquier área de trabajo, sea asistencial, administrativa o tecnológica).

Costo de Inversión: Depende de la cantidad de personas y horario personalizado a convenir. Mínimo estipulado para Mentorías: 1500 dolares por sesion de 3 horas.

Todos los costos colocados son vía PayPal, en la planilla hay otros métodos de pago, disponibles

Objetivo: Capacitar a los profesionales de la salud en los fundamentos y aplicaciones de la IA, así como en las implicaciones éticas y operativas en el sector salud.

Beneficios para el Cursante:

• Acceso Permanente al Aula Virtual y Material de Estudio: Una vez matriculado, el estudiante podrá acceder de manera indefinida a todos los recursos educativos del curso, permitiendo un aprendizaje flexible y autodidacta.

• Actualizaciones Constantes: La IA es un campo en rápida evolución; por ello, los participantes recibirán acceso a nuevas actualizaciones del material y herramientas utilizadas en el curso.

• Aprendizaje Aplicado a la Práctica Profesional: Los conocimientos adquiridos ayudarán al profesional a optimizar procesos clínicos, mejorar diagnósticos y aumentar la eficiencia en la toma de decisiones en su entorno laboral.

• Mejora en la Toma de Decisiones: La IA permite analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa, lo que se traduce en una mejor capacidad para tomar decisiones fundamentadas en evidencia.

• Eficiencia y Calidad en el Trabajo: Los médicos y profesionales de la salud podrán utilizar herramientas de IA para optimizar flujos de trabajo, reducir errores y personalizar tratamientos, mejorando la atención al paciente.

Programa:

Semana 1: Fundamentos de la IA en Salud y Liderazgo Responsable

- Sesión 1: Liderazgo y Neurociencia en la Adopción de IA

  - Principios de neurociencia para gestionar el cambio tecnológico.

  - Liderazgo efectivo en la integración de IA en equipos médicos y administrativos. 

- Sesión 2: Introducción a la Inteligencia Artificial en Salud

  - Conceptos básicos de IA y su relevancia en el ámbito de la salud.

  - El impacto transformador de la IA en la práctica clínica y la gestión de datos.

- Sesión 3: Tipos de IA y Casos de Uso en Diagnóstico y Tratamiento

  - Machine Learning, Deep Learning y su aplicación en la medicina.

  - Ejemplos prácticos de diagnósticos asistidos y personalización del tratamiento.

- Sesión 4: Implementación de IA en Instituciones de Salud

 - la Organización, Matriz FODA, Proceso de Concepción, Adopción e Implementación de Decisiones, Monitoreo, corrección y Control.

  - Factores claves para una implementación efectiva.

  - Comparación entre aplicaciones de IA en instituciones públicas y privadas. 

- Actividad de Asesoría con cita previa y en grupos de 5 personas mínimo previamente coordinados.

  - Los participantes discutirán y simularán escenarios de adopción de IA en diferentes contextos (hospitales públicos vs. privados).

Semana 2: Aplicaciones Clínicas y Big Data

- Sesión 5: Implementación de IA en Medios Públicos y Privados

  - Comparación entre políticas, regulaciones y recursos en instituciones públicas y privadas.

  - Retos y beneficios específicos en cada entorno para la adopción de IA.

- Sesión 6: Diagnóstico Asistido por IA y Personalización del Tratamiento

  - Herramientas de IA en el diagnóstico temprano y sus beneficios en diversas especialidades.

  - Técnicas de personalización de tratamientos en función del análisis de datos de IA.

- Sesión 7: Big Data y Su Rol en la Medicina

  - Introducción al Big Data y su importancia en la salud.

  - Análisis de grandes volúmenes de datos clínicos para identificar tendencias y factores de riesgo.

- Sesión 8: Modelos Predictivos en Enfermedades Crónicas

  - Desarrollo y aplicación de modelos predictivos para diabetes, hipertensión, etc.

  - Estudio de caso práctico: Aplicación de modelos predictivos en la clínica diaria.

- Actividad de Asesoría con cita previa y en grupos de 5 personas mínimo previamente coordinados.

  - Ejercicio práctico de análisis de un caso clínico utilizando herramientas de IA para diagnóstico y tratamiento.

Semana 3: Ética y Bioética en el Uso de la IA en Salud

- Sesión 9: Principios Éticos y Bioéticos en el Uso de la IA

  - Privacidad, transparencia y protección de datos en salud.

  - Principios de justicia y equidad en la implementación de la IA.

- Sesión 10: Regulaciones Internacionales y Locales sobre IA

  - Leyes y normas que regulan la IA en diferentes países.

  - Responsabilidad de los profesionales de la salud en el uso de IA en sus prácticas.

- Sesión 11: IA Centrada en el Paciente

  - Principios de un enfoque en el paciente en las aplicaciones de IA.

  - Estrategias para involucrar al paciente en el proceso y mejorar la experiencia de atención.

- Sesión 12: Debate Ético: IA en Salud Pública y Privada

  - Discusión de dilemas éticos específicos en la implementación de IA en el ámbito público y privado.

  - Implicaciones de la IA en la equidad de acceso y la privacidad de los datos en cada contexto.

- Actividad de Asesoría con cita previa y en grupos de 5 personas mínimo previamente coordinados.

  - Debate grupal sobre dilemas éticos reales en la implementación de IA en instituciones públicas y privadas.

Semana 4: Tendencias Futuras y Medicina 4P

- Sesión 13: Medicina 4P: Predictiva, Preventiva, Personalizada y Participativa

  - Concepto y principios de la Medicina 4P.

  - Ejemplos de cómo la IA permite avanzar hacia esta práctica de salud integral.

- Sesión 14: Tendencias Futuras en la IA y el Gemelo Digital

  - Exploración del Gemelo Digital como herramienta para simulación de escenarios médicos.

  - Tecnologías emergentes y su impacto esperado en la práctica clínica.

-Sesión 15: Farmacogenética y Farmacoterapia personalizada.

- Como con IA se pueden personalizar los tratamientos, El uso de los gemelos digitales en Salud, para una nueva terapéutica

- Interacciones medicamentosas, el enemigo oculto de la desinformación en el uso de medicamentos sin investigación previa.

- La nueva tendencia de la farmacogenética conociendo realmente una nueva forma de terapias adecuadas al paciente

- Sesión 16: Proyecto Final de Implementación

  - Los participantes desarrollarán un plan de implementación de IA en su propio entorno clínico, considerando los desafíos únicos de sus instituciones (públicas o privadas).

- Actividad Final: Presentación del Proyecto de Implementación de IA

  - Cada participante presentará su proyecto final, con recomendaciones prácticas para la implementación de IA en instituciones de salud.

Capacidades Adquiridas por el Cursante:

Al finalizar el curso, los participantes contarán con un conjunto de habilidades especializadas que les permitirán:

• Comprender y aplicar algoritmos de IA en la salud: Manejo de modelos de Machine Learning y Deep Learning aplicados a diagnóstico y tratamiento médico.

• Analizar grandes volúmenes de datos clínicos: Uso de Big Data y herramientas de análisis para extraer información clave en la toma de decisiones.

• Optimizar flujos de trabajo en el entorno clínico: Implementación de IA en procesos administrativos y operativos para mejorar eficiencia.

• Tomar decisiones fundamentadas en evidencia: Capacidad de utilizar modelos predictivos y análisis avanzados para mejorar el cuidado del paciente.

• Integrar la IA con principios éticos y regulatorios: Conocimiento de normativas y buenas prácticas en el uso responsable de la IA en salud.

• Diseñar proyectos de implementación de IA: Desarrollo de estrategias de integración de IA en hospitales y clínicas, evaluando costos, beneficios y riesgos.