Diplomado en Inteligencia artificial para profesionales de la salud

Profesionales de la salud interesados en mejorar y personalizar la atención a sus pacientes, automatizar sus tareas administrativas, comunicar y generar dinámicas más eficientes en su labor con el apoyo de la inteligencia artificial.

Lograr una integración de los conocimientos y experiencias adquiridas en el ámbito profesional para ejercer un liderazgo administrativo en las instituciones de salud.

Fortalecer el aprendizaje de métodos de planeación estratégica y financiera a través del uso de herramientas y aplicación práctica.
Desarrollar habilidades gerenciales de comunicación a través de la inteligencia emocional y conocimiento de la persona a través de sus valores.

Módulo 1 Fundamentos de la Inteligencia

Artificial

Fundamentos de la Inteligencia Artificial

Machine Learnin

Deep Learning (redes neuronales)

Procesamiento del Lenguaje Natural

IA Generativa

Riesgos, ética y sostenibilidad

Módulo 2 Campos de la Inteligencia Artificial

Fundamentos de machine learnin

Machine learning: aprendizaje supervisado y no supervisado

Deep Learnin

Procesamiento del lenguaje natural (NPL)

Módulo 3 Aplicación de IA en la Salud

Análisis de Datos para la Toma de Decisiones Clínicas

El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Gestión Avanzada de las Listas de Espera Quirúrgicas

Inteligencia Artificial en Gestión Sanitaria: Aplicaciones Reales y Oportunidades Estratégica

Aplicaciones de Computer Vision en el ámbito de la salud

Módulo 4 Uso de la IA para la Salud

IA Generativa para la Salud

Prompts y verificación de resultados

Análisis de datos para toma de decisiones clínicas

Elaboración y gestión de informes 

Comunicación y divulgación

Investigación medica asistida por IA

Módulo 5 Implementación de proyectos de IA

Gestión de datos y análisis predictivo

Preprocesamiento de datos

Modelización, selección y entrenamiento de modelos

Evaluación y rendimiento de los modelos de IA

1.- Comprende los fundamentos de la IA, incluyendo las diferencias y aplicaciones de Machine Learning, Deep Learning, y Procesamiento del Lenguaje Natural.

2.- Analiza y utiliza grandes volúmenes de datos, que le permite investigar, tomar decisiones diagnosticas más eficaces o personalizar los tratamientos.

3.- Automatiza tareas administrativas o rutinarias. Aplica las herramientas de automatización aplicándolas en la práctica clínica diaria.

4.- Adquiere conocimientos sobre IA Generativa y cómo puede ser utilizada para crear nuevos formatos de información, divulgación y comunicación con el paciente. En especial la redacción de informes médicos, su procesamiento y la gestión del correo electrónico y comunicación.

5.- Crear prompts, técnicas para formular preguntas a las herramientas de IA Generativa para que faciliten respuestas útiles y precisas.

6.- Utiliza asistentes virtuales, que le ayuden en la gestión del tratamiento del paciente, recordatorios de medicación, etc.

7.- Aplica soluciones que protejan la información sanitaria y aseguren su confidencialidad.

8.- Emplea herramientas de IA para la búsqueda y selección bibliográfica.

9.- Evalúa los riesgos, consideraciones éticas y legales al implementar tecnologías de IA en el ámbito de la salud, implementando un marco ético para la adopción y uso responsable.

Carlos Escobar Cervantes
Doctor en Medicina por la Universidad de Alcalá, es Coordinador de Automatización y Registros del Proceso de Riesgo Vascular del SERMAS y Coordinador Científico del Consorcio DTX de Terapias Digitales. Autor y coautor de más de 450 artículos en revistas nacionales e internacionales, así como de más de 50 capítulos de libros y monografías sobre patología cardiológica. Fue presidente de la Asociación de Cardiología Clínica de la Sociedad Española de Cardiología.
 

Luis Carlos Prieto
Arquitecto de la Inteligencia Artificial Moderna
Con una profunda expertise en IA Generativa y Ciencia de Datos, Luis Carlos Prieto se destaca por su habilidad para transformar industrias enteras. Su experiencia abarca desde Construcción y Energía hasta Seguros y Contact Center, consolidándose como un visionario en la aplicación práctica IA. Actualmente, lidera la vanguardia en Ferrovial, definiendo y desarrollando la tercera generación de plataformas generativas, posicionándolo en la cúspide de la innovación tecnológica.
 

Ignacio Barahona Moreno
Líder en Estrategias de Business Intelligence y Data Value
Ingeniero informático con más de 24 años de trayectoria, colaborando en una amplia gama de proyectos de Business Intelligence en diversos sectores. Como socio fundador de Innova-tsn, lidera el área de Data Value, especializándose en aumentar el valor de los clientes a través de la implementación de estrategias de gestión innovadoras. Su enfoque está en la automatización y la orquestación omnicanal efectiva, permitiendo acciones en tiempo real. Su liderazgo ha transformado el manejo de datos en estrategias «data-driven», maximizando el valor de los datos para algunas de las compañías más influyentes del mercado.
 

Fernando Martín-Sánchez

El Dr. Fernando Martín-Sánchez es Subgerente de Informática Médica, Estrategia Digital e Innovación en el Hospital Universitario La Paz de Madrid desde junio de 2023. Ha desarrollado gran parte de su trayectoria en el Instituto de Salud Carlos III, donde ocupó cargos clave en informática médica, bioinformática y salud digital.

Ha sido Catedrático de Informática de la Salud en Weill Cornell Medicine (Cornell University, EE.UU.) y en la Universidad de Melbourne (Australia). Es Doctor en Informática y Medicina, con formación en bioquímica, biología molecular e ingeniería del conocimiento. Fue el primer Subdirector General de Inteligencia Artificial en la SEDIA (2020) y es miembro de prestigiosas instituciones internacionales como ACMI y ACHI. Con más de 200 publicaciones científicas y 40 proyectos de investigación dirigidos, su trabajo ha sido clave en la intersección entre inteligencia artificial, informática médica e innovación en salud.

Dra. María Elizabeth De Los Rios Uriarte

Doctora en Filosofía por la Universidad Iberoamericana. Maestra en Bioética por la Universidad Anáhuac México Norte. Licenciada en Filosofía por la Universidad Iberoamericana. Técnico en Urgencias Médicas por Iberomed A.C.Scholar research de la Cátedra UNESCO en Bioética y Derechos Humanos. Miembro de la American Society for Bioethics and Humanities. Miembro del Colegio de Profesionistas posgraduados en Bioética de México. Miembro de la Academia Nacional Mexicana de Bioética. Miembro de número y Secretaria General de la Academia Mexicana para el Diálogo Ciencia-Fe. Sistema Nacional de Investigadores SNI Nivel 1. Ha impartido clases en niveles licenciatura y posgrado en la Universidad Anáhuac, en la Universidad Iberoamericana, en la Universidad Panamericana y en el Instituto Superior de Estudios para la Familia. Participación en distintos congresos nacionales e internacionales de Filosofía y de Bioética. Ha organizado distintos foros académicos en distintas universidades nacionales. Cuenta con publicaciones en revistas académicas y de divulgación tanto nacionales como internacionales. Actualmente es profesora y titular de la Cátedra de Bioética Clínica de la Facultad de Bioética de la Universidad Anáhuac, coordinadora editorial de la Revista Medicina y Ética y coordinadora del Instituto de Humanismo en Ciencias de la Salud.

Dr. Diego Abelardo Álvarez Hernández
Técnico en Urgencias Médicas por la Cruz Roja Mexicana. Licenciatura en Médico Cirujano por la Universidad Anáhuac México. Especialidad en Investigación en Ciencias de la Salud y Maestría en Ciencias Médicas por la Universidad Anáhuac México. Maestría en Enfermedades Infecciosas por la Escuela de Londres en Medicina Tropical e Higiene. Investigador, Coordinador académico y operativo en Fundación Slim, Facultado e Instructor de la American Heart Association. Editor Asociado en SAGE Publishing Inc. Diplomado en Inteligencia Artificial en Salud por la UNAM.