Destinatarios

Profesionales sanitarios de todos los perfiles

Docente

Objetivos

Objetivo principal:

El objetivo principal del curso es capacitar a los participantes en el uso de la inteligencia artificial generativa en el sector médico, para mejorar la calidad de la atención médica y optimizar la gestión de tareas administrativas y comunicativas.

Objetivos específicos:

• Comprender el concepto de inteligencia artificial y su aplicación en el sector médico.

• Identificar las herramientas y plataformas generativas relevantes para el sector médico.

• Aprender a utilizar herramientas generativas para la redacción de informes médicos, procesamiento de informes y gestión de correo electrónico y comunicación.

• Conocer las consideraciones éticas y legales en el uso de IA generativa en medicina y aplicarlas en el uso práctico de estas herramientas.

Metodología

La metodología docente se adapta a las necesidades y perfiles de aprendizaje de cada alumno, siguiendo el modelo teórico de referencia VARK.

Con este enfoque, los contenidos se integran de manera eficaz para cubrir los cuatro perfiles básicos de aprendizaje: audiovisual, visual, expositivo y kinestésico.

El curso se estructura en cinco módulos temáticos claramente definidos, que permiten a los alumnos avanzar en el aprendizaje de manera progresiva y ordenada. Además, la flexibilidad del formato online permite a los alumnos adaptar el ritmo de estudio a sus necesidades y disponibilidad, sin estar sujetos a horarios cerrados ni a los desplazamientos propios de la formación presencial. En todo momento, los alumnos contarán con la asistencia de un tutor especializado que les guiará en su proceso formativo personal y resolverá todas las dudas que puedan surgir.

Curso 100% online tutorizado

Contenidos

Módulo 1 - Introducción a la IA generativa y su potencial en el sector médico

• ¿Qué es la inteligencia artificial?
- Conceptos generales
- Aplicaciones al sector médico de la inteligencia artificial
- Cronología de la IA

• ¿Qué es la IA generativa?
Breve introducción a la inteligencia artificial generativa y su relevancia en la actualidad:
- Definición de inteligencia artificial generativa
- Diferencias entre IA generativa y otras ramas de la inteligencia artificial

• Aplicaciones generales de la IA generativa
Exploración de ejemplos de uso en diferentes sectores, incluido el médico:
- Generación de texto y lenguaje natural (chatbots, traducción automática, redacción)
- Análisis y síntesis de datos (predicción de tendencias, análisis de secuencias genéticas, simulación
de sistemas biológicos)

• Beneficios y oportunidades en el sector médico
Discusión sobre cómo la IA generativa podría facilitar tareas diarias y mejorar la eficiencia en el ámbito médico:
- Ahorro de tiempo y recursos en la redacción y procesamiento de informes, respetando la protección
de datos y privacidad
- Apoyo en la toma de decisiones clínicas a través de análisis de datos y síntesis de información
- Mejora de la comunicación y colaboración entre profesionales de la salud mediante herramientas de
lenguaje natural
- Innovación en la investigación médica y el desarrollo de nuevos tratamientos y terapias

Módulo 2 - Herramientas y plataformas generativas para el sector médico

• Herramientas generativas relevantes
Descripción de otras herramientas y plataformas generativas disponibles y de interés para el sector médico:
- Aplicaciones y servicios de procesamiento de lenguaje natural para la redacción y corrección de textos
- Herramientas para organizar y analizar información médica de forma visual (gráficos, diagramas)
- Servicios en la nube y APIs para mejorar la eficiencia en la gestión de datos médicos

• Modelos de lenguaje específicos para el sector médico
- Proyectos en desarrollo
- Implementación ideal de las herramientas en centros médicos

• Sacando el máximo partido a ChatGPT en el sector de la salud
Presentación de ChatGPT como una herramienta generativa versátil y accesible:
- Descripción general de ChatGPT y su propósito
- Cómo utilizar ChatGPT para tareas cotidianas (redacción de informes, correos electrónicos, etc.)
- Casos prácticos en el sector médico

Módulo 3 - Ejemplos prácticos y aplicaciones en el ámbito médico

• Redacción de informes médicos
Uso de la IA generativa para agilizar la creación y edición de informes médicos:
- Creación de borradores de informes médicos utilizando herramientas generativas
- Mejora de la legibilidad y estructura de los informes con la ayuda de IA
- Revisión y corrección de errores gramaticales y de estilo
- Optimización del tiempo y la eficiencia en la redacción de informes

• Procesamiento de informes
Automatización del análisis y procesamiento de informes mediante IA generativa:
- Extracción y resumen de información relevante de documentos médicos
- Organización y clasificación de la información extraída
- Identificación de patrones y tendencias en los datos médicos
- Facilitar la toma de decisiones basada en datos con la ayuda de la IA

• Gestión de correo electrónico y comunicación
Aplicación de la IA generativa para optimizar la comunicación interna y externa en el sector médico:
- Redacción de correos electrónicos profesionales y claros con la ayuda de herramientas generativas
- Creación de mensajes personalizados y adaptados a las necesidades del destinatario
- Mejora de la eficiencia en la comunicación entre profesionales de la salud
- Mejora de la eficiencia en la comunicación con pacientes

Módulo 4 - Claves para obtener resultados de calidad y seguridad en la IA generativa

• Creación de buenos prompts
Técnicas y estrategias para formular preguntas y comandos que generen respuestas útiles y precisas:
- Importancia de ser claro y específico al formular preguntas y comandos
- Cómo incluir contexto y antecedentes relevantes en los prompts
- Ejemplos de prompts efectivos y no efectivos
- Práctica y experimentación para mejorar la calidad de los prompts

• Verificación y validación de información generada
Importancia de verificar y validar la información generada por las herramientas de IA antes de su uso
clínico o comunicación:
- Revisión cuidadosa de la información generada para garantizar su precisión y relevancia
- Comparación de la información generada con fuentes de confianza y conocimientos previos
- Comunicación efectiva de incertidumbres y limitaciones a otros profesionales de la salud y pacientes
- Responsabilidad en el uso de la información generada y en la toma de decisiones basadas en IA

• Limitaciones y sesgos de la IA generativa
Conciencia sobre las limitaciones y sesgos en la IA generativa y cómo mitigarlos.
- Reconocimiento de las limitaciones inherentes a las herramientas de IA generativa
- Identificación de posibles sesgos en las respuestas generadas
- Cómo abordar y corregir resultados inesperados o incorrectos
- Estrategias para minimizar los efectos negativos de los sesgos y limitaciones

Módulo 5 - Consideraciones éticas y legales en el uso de IA generativa en medicina

• Privacidad y protección de datos
Responsabilidades y precauciones en el manejo de datos médicos sensibles con IA generativa:
- Importancia de la confidencialidad y la privacidad en el sector médico
- Cumplimiento de leyes y regulaciones de protección de datos (GDPR, HIPAA)
- Prácticas de manejo seguro de datos y almacenamiento en la nube
- Desidentificación y anonimización de datos antes de su uso con herramientas generativas

• Ética en el uso de IA generativa
Reflexión sobre los principios éticos y la responsabilidad profesional en el uso de estas tecnologías:
- Respeto a la autonomía, beneficencia, no maleficencia y justicia en la aplicación de IA generativa
- Impacto de las decisiones basadas en IA en la atención al paciente y la calidad del servicio médico
- Responsabilidad de los profesionales de la salud en la supervisión y revisión de la información generada
- Promoción de la transparencia y la comunicación abierta sobre el uso de IA en medicina

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