Programa Avanzado de Inteligencia Artificial sector salud
La inteligencia artificial en medicina es el uso de modelos de aprendizaje automático para buscar datos médicos y descubrir conocimientos que ayuden a mejorar los resultados de salud y las experiencias de los pacientes. Gracias a los avances recientes en ciencias de la computación e informática, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de la atención médica moderna. Los algoritmos de IA y otras aplicaciones impulsadas por IA se utilizan para ayudar a los profesionales médicos en entornos clínicos y en investigaciones en curso.
Las aplicaciones de la IA para profesionales de la salud pueden abarcar:
- detección y diagnóstico de enfermedades
- tratamiento personalizado de enfermedades
- imágenes médicas
- eficiencia de los ensayos clínicos
- desarrollo acelerado de fármacos
Los beneficios para los pacientes del uso de la IA:
- atención informada
- reducción de errores médicos
- mejora de la relación médico-paciente
Duración
50 horas
Modalidad
Online
Autora
Elena Plaza Moreno
Dirigido a
Toda la plantilla
Healthcare Digital School
Tu socio estratégico para la formación
Contenido
Tema 1: Introducción
- La evolución de la inteligencia artificial
- Aplicaciones de la inteligencia artificial en la actualidad
- Algoritmos y procesos cognitivos
- Aprendizaje automático y toma de decisiones
- Impacto de la inteligencia artificial en la sociedad
- Desarrollos futuros en inteligencia artificial
Tema 2: machine learning, deep learning y redes neuronales
2.1. Machine learning
- ¿Qué es el machine learning?
- Funcionamiento del machine learning
- Tipos de machine learning
- Aplicaciones del machine learning
- Desafíos y ética en el machine learning
- Tendencias futuras en el machine learning
2.2. Deep learning
- ¿Qué es el deep learning?
- Redes neuronales artificiales
- Capacidades del deep learning
- Aplicaciones del deep learning
- Ejemplos de éxito
- Desafíos y limitaciones
- El futuro del deep learning
2.3. Redes neuronales: en profundidad
- Introducción a las redes neuronales
- Estructura de las redes neuronales
- Funcionamiento de las redes neuronales
- Aplicaciones de las redes neuronales
- Importancia de las redes neuronales
- Tipos de redes neuronales
- Desafíos y avances en las redes neuronales
- El futuro de las redes neuronales
Tema 3: ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
- ¿Cómo funciona?
- Aplicaciones
- Beneficios y desafíos
- Ejemplos destacados
- El futuro de la inteligencia artificial generativa
Tema 4: ¿Qué es un modelo de lenguaje?
- Introducción a los modelos de lenguaje
- Estructura y funcionamiento de un modelo de lenguaje
- Aplicaciones de los modelos de lenguaje
- Ejemplos de modelos de lenguaje en la actualidad
- El futuro de los modelos de lenguaje
- Beneficios y desafíos de los modelos de lenguaje
Tema 5: ¿Cómo hablar con chatgpt u otros modelos de lenguaje? Prompt engineering
- Introducción a prompt engineering
- Pasos para utilizar prompt engineering
- Ejemplos de prompts exitosos
- Consejos para optimizar el uso de prompt engineering
- Recursos adicionales y formación
Tema 6: ¿Cómo dar roles de salud (paciente, estudiante, etc) a chatgpt?
- Diseño de prompts específicos
- Simulación de roles de salud
Tema 7: aplicaciones de la inteligencia artificial en salud
- Análisis médicos y de imágenes
- Beneficios de la ia en la interpretación de imágenes médicas
- Diagnósticos médicos
- Desarrollo de medicamentos
- Monitorización del paciente
- Cirugía asistida por ia
- Tendencias futuras en inteligencia artificial y salud
Tema 8: precauciones de uso de ChatGPT en búsquedas bibliográficas e investigación
- Verificación de la información
- Complementariedad
- Ética en la investigación
- Citas y referencias
- Prevención de plagio
Tema 9: ¿Cómo los profesionales de la salud pueden garantizar que las tecnologías de IA promuevan el bienestar humano?
- Principios éticos fundamentales
- Promoción de la seguridad y bienestar
- Inclusión, equidad y justicia social
Tema 10: Protección de datos con ChatGPT
- Cumplimiento del reglamento general de protección de datos
- Desafíos y consideraciones éticas
- Transparencia y seguridad en el tratamiento de datos
- Recomendaciones para el uso responsable de chatgpt
- Consentimiento informado y transparencia
- Consideraciones éticas en la práctica clínica
- Responsabilidad profesional y deontología
Tema 11: Reconocimiento de las limitaciones de la IA en salud
- Sesgo algorítmico
- Comprensión contextual limitada
- Incertidumbre y variabilidad en las respuestas de la ia
- Capacidad limitada para manejar casos atípicos o datos incompletos
- Dificultades en la evaluación de riesgos y beneficios
- Manejo de las limitaciones durante la práctica clínica
Autora
Elena Plaza Moreno
Enfermera docente especializada en urgencias, emergencias y competencias digitales en salud.
Máster en urgencias hospitalarias e instructora de soporte vital básico y avanzado.
Directora de la academia Urgencias y emergencias®, en la que se ofrecen cursos de calidad basados en la evidencia.
Profesora de enfermería en la Universidad Alfonso X El Sabio.
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