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Inteligencia Artificial aplicada al sector salud

Director/Coordinador:

En colaboración con:

Modalidad: en línea | 8 horas | Precio: 80€ | Plazas: 100

Puede inscribirse en cualquier momento durante el periodo lectivo

Presentación

 

Descubre cómo la inteligencia artificial puede transformar el futuro de la salud. 

 


Por qué este curso es una oportunidad estratégica


✔ Aplicabilidad inmediata

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Adquirir un conocimiento sólido de los fundamentos de la IA, ya integrada en la práctica sanitaria, constituye un factor clave para posicionarse en un entorno profesional en constante transformación.

 

✔ Ventaja profesional

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Comprender en profundidad estas tecnologías te capacita para participar en proyectos innovadores, liderar iniciativas de innovación y aportar un criterio analítico que genera valor estratégico en entornos profesionales altamente competitivos.

 

✔ Formación rigurosa y accesible

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El curso está dirigido a profesionales interesados en profundizar en los fundamentos de la transformación tecnológica en salud, con explicaciones claras y concisas, siguiendo los estándares de calidad académica y profesional.

 

✔ Enfoque crítico

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Analizar los riesgos, posibilidades y límites de la IA en salud prepara a los profesionales para la gestión de las tecnologías que evolucionan rápidamente y que requieren una supervisión experta.

 

Más información

La inteligencia artificial (IA) está transformando de manera significativa la práctica clínica, la investigación biomédica y la gestión de los sistemas de salud. Sus aplicaciones, desde el procesamiento avanzado de imágenes hasta los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínica, ya forman parte del día a día en numerosos entornos asistenciales. A la vez, su integración plantea desafíos técnicos, éticos, regulatorios y organizativos que exigen que los profesionales sanitarios comprendan las bases y fundamentos de estas tecnologías y las implicaciones que tienen para la seguridad del paciente y la calidad asistencial.

Bioinformatics Barcelona (BIB) ofrece una propuesta formativa completa y actualizada en IA aplicada al ámbito de la salud, que integra componentes técnicos, gestión avanzada de datos y análisis ético. Impartido por un equipo docente especializado y con un marcado enfoque práctico, el programa facilita la adquisición de competencias esenciales en modelos predictivos y generativos, así como en el uso responsable de estas tecnologías. Su modalidad a distancia proporciona una flexibilidad que se adapta a las necesidades del alumno y aporta un perfil altamente valorado en el sector sanitario, la investigación y las empresas vinculadas a la biotecnología y la salud digital.

 

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Para ofertas y otras opciones de pago, consultar "Precio - Opciones de pago".


Directora 


  • Ana Ripoll
    Presidenta de Bioinformatics Barcelona (BIB) y exrectora de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB).

 


Profesorado 


  • Jordi Vitrià
    Catedrático de Lenguajes y sistemas informáticos en la facultad de Matemáticas e informática de la Universitat de Barcelona (UB).
  • Santiago Frid
    Jefe del Área de Proyectos e Innovación del Servicio de Informática Clínica. Hospital Clínic de Barcelona.
  • David Casacuberta
    Profesor de Filosofía de la Ciencia en la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB).

 


Programa formativo


0. INTRODUCCIÓN AL CURSO Y CONTEXTO

  • Tema 0. Introducción al curso y contexto

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SALUD

  • Tema 1.1. ¿Qué es la inteligencia?
  • Tema 1.2. Ordenadores y algoritmos
  • Tema 1.3. ¿Tenemos algoritmos para resolver todos los problemas?
  • Tema 1.4. La era de la Inteligencia Artificial y la Salud
  • Tema 1.5. ¿Cómo se crea y gestiona el conocimiento con la IA?
  • Tema 1.6. IA Predictiva: datos, estrategia de aprendizaje y modelos. Aplicaciones.
  • Tema 1.7. IA Generativa: de los prompts a los agentes. Aplicaciones.

2. LOS DATOS DE SALUD

  • Tema 2.1. Fuentes y tipologías de datos más habituales en los sistemas de información sanitarios
  • Tema 2.2. Tipos de usos de datos
  • Tema 2.3. Ciclo de vida de los datos
  • Tema 2.4. Desafíos en la reutilización de datos
  • Tema 2.5. Ejemplo: los datos para entrenar un sistema predictivo en dermatología

3. LOS RETOS ÉTICOS Y ASPECTOS LEGALES DE LA IA AL SECTOR SALUD

  • Tema 3.1. ¿Qué es la ética?
  • Tema 3.2. Aspectos éticos a tener en cuenta
  • Tema 3.3. Perspectiva técnica
  • Tema 3.4. Sesgos y equidad
  • Tema 3.5. La ética en cada fase del ciclo de producción de una IA
  • Tema 3.6. Retos y posibilidades de la IA generativa en salud

 

 

La incorporación progresiva de la IA en el ámbito sanitario está transformando los procesos asistenciales, la gestión clínica y la investigación biomédica. Esta transformación exige que los distintos colectivos profesionales comprendan los principios, las aplicaciones y las limitaciones de estas tecnologías para poder integrarlas de manera segura y eficaz en su práctica cotidiana.

Por ello, el curso se orienta a un perfil amplio de profesionales cuya actividad se desarrolla en entornos determinados por la transformación digital y el análisis de datos clínicos.

 

Médicos de atención primaria y especialistas

Enfermería

Farmacéuticos

Técnicos de diagnóstico por la imagen

Bioquímicos en Ciencias de la salud

Biólogos en Ciencias de la salud

Investigadores en Ciencias de la salud

Gestores y directivos sanitarios

Inscripción

Inscripción

Precio: 80€

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Sin oferta disponible

¿Tienes dudas sobre la inscripción?

Nuestro equipo de admisiones puede ayudarte con el proceso de inscripción o cualquier duda sobre el curso.


Necesidades a que responde el curso


✔ Análisis crítico de las tecnologías emergentes

Leer más

Los profesionales sanitarios requieren competencias avanzadas para interpretar con rigor los resultados generados por sistemas algorítmicos, valorar la solidez metodológica de sus modelos y detectar sesgos o errores que puedan comprometer la seguridad del paciente y la calidad asistencial.

 

✔ Actualización del marco regulatorio y ético

Leer más

La incorporación de sistemas de IA en el ámbito sanitario plantea desafíos en materia de protección de datos, transparencia y responsabilidad profesional. Esta formación proporciona los criterios necesarios para situar estas cuestiones dentro de un marco normativo y ético sólido, permitiendo analizar su alcance, interpretar sus implicaciones y orientar su aplicación conforme a los estándares vigentes de calidad y seguridad asistencial.

 

✔ Capacitación profesional para la colaboración interdisciplinar

Leer más

La incorporación de los sistemas de IA en el ámbito sanitario exige una interacción estructurada entre profesionales clínicos, ingenieros, gestores y especialistas en datos. La existencia de una base formativa común constituye un requisito para favorecer la interoperabilidad conceptual, facilitar el diálogo entre disciplinas y sustentar procesos de toma de decisiones compartidos en contextos asistenciales y organizativos cada vez más complejos.

 

✔ Mejora de la eficiencia y la calidad asistencial

Leer más

La IA puede optimizar los procesos, reducir las cargas administrativas y mejorar la precisión diagnóstica. Para aprovechar estos beneficios, los profesionales deben conocer las posibilidades reales de estas tecnologías y sus limitaciones.

 


Objetivos


  • Adquirir un fundamento teórico y metodológico sólido sobre los principios de la inteligencia artificial y su papel en la transformación del ámbito sanitario.
  • Comprender el funcionamiento de los modelos predictivos y generativos, así como sus aplicaciones en la práctica clínica, la investigación biomédica y la salud pública.
  • Identificar sesgos, riesgos y limitaciones inherentes a los sistemas de IA, evaluando su impacto potencial en la seguridad del paciente y en la calidad asistencial.
  • Analizar los marcos éticos y legales que regulan el desarrollo y la implementación de estas tecnologías en el sector salud.
  • Desarrollar competencias para interpretar resultados algorítmicos y dialogar con equipos multidisciplinares, integrando perspectivas clínicas, técnicas y organizativas.
  • Participar de manera informada en iniciativas de innovación, aplicando criterios técnicos, éticos y normativos en la toma de decisiones.

 

  •  El curso está estructurado en 4 bloques temáticos y el alumno dispondrá del contenido desde el inicio de la formación.
  • Los conocimientos adquiridos sobre el contenido del curso se valorarán a través de evaluaciones (por cada bloque temático).
  • Para aprobar la evaluación, es necesario alcanzar un mínimo del 50% de respuestas correctas. Cada alumno tendrá hasta 2 intentos para superar cada test.
  • El diploma se generará de manera automática y se podrá descargar directamente desde la web.

Directora 


  • Ana Ripoll
    Presidenta de Bioinformatics Barcelona (BIB) y exrectora de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB).

 


Profesorado 


  • Jordi Vitrià
    Catedrático de Lenguajes y sistemas informáticos en la facultad de Matemáticas e informática de la Universitat de Barcelona (UB).
  • Santiago Frid
    Jefe del Área de Proyectos e Innovación del Servicio de Informática Clínica. Hospital Clínic de Barcelona.
  • David Casacuberta
    Profesor de Filosofía de la Ciencia en la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB).

 


Programa formativo


0. INTRODUCCIÓN AL CURSO Y CONTEXTO

  • Tema 0. Introducción al curso y contexto

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SALUD

  • Tema 1.1. ¿Qué es la inteligencia?
  • Tema 1.2. Ordenadores y algoritmos
  • Tema 1.3. ¿Tenemos algoritmos para resolver todos los problemas?
  • Tema 1.4. La era de la Inteligencia Artificial y la Salud
  • Tema 1.5. ¿Cómo se crea y gestiona el conocimiento con la IA?
  • Tema 1.6. IA Predictiva: datos, estrategia de aprendizaje y modelos. Aplicaciones.
  • Tema 1.7. IA Generativa: de los prompts a los agentes. Aplicaciones.

2. LOS DATOS DE SALUD

  • Tema 2.1. Fuentes y tipologías de datos más habituales en los sistemas de información sanitarios
  • Tema 2.2. Tipos de usos de datos
  • Tema 2.3. Ciclo de vida de los datos
  • Tema 2.4. Desafíos en la reutilización de datos
  • Tema 2.5. Ejemplo: los datos para entrenar un sistema predictivo en dermatología

3. LOS RETOS ÉTICOS Y ASPECTOS LEGALES DE LA IA AL SECTOR SALUD

  • Tema 3.1. ¿Qué es la ética?
  • Tema 3.2. Aspectos éticos a tener en cuenta
  • Tema 3.3. Perspectiva técnica
  • Tema 3.4. Sesgos y equidad
  • Tema 3.5. La ética en cada fase del ciclo de producción de una IA
  • Tema 3.6. Retos y posibilidades de la IA generativa en salud

 

 

La incorporación progresiva de la IA en el ámbito sanitario está transformando los procesos asistenciales, la gestión clínica y la investigación biomédica. Esta transformación exige que los distintos colectivos profesionales comprendan los principios, las aplicaciones y las limitaciones de estas tecnologías para poder integrarlas de manera segura y eficaz en su práctica cotidiana.

Por ello, el curso se orienta a un perfil amplio de profesionales cuya actividad se desarrolla en entornos determinados por la transformación digital y el análisis de datos clínicos.

 

Médicos de atención primaria y especialistas

Enfermería

Farmacéuticos

Técnicos de diagnóstico por la imagen

Bioquímicos en Ciencias de la salud

Biólogos en Ciencias de la salud

Investigadores en Ciencias de la salud

Gestores y directivos sanitarios

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Necesidades a que responde el curso


✔ Análisis crítico de las tecnologías emergentes

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Los profesionales sanitarios requieren competencias avanzadas para interpretar con rigor los resultados generados por sistemas algorítmicos, valorar la solidez metodológica de sus modelos y detectar sesgos o errores que puedan comprometer la seguridad del paciente y la calidad asistencial.

 

✔ Actualización del marco regulatorio y ético

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La incorporación de sistemas de IA en el ámbito sanitario plantea desafíos en materia de protección de datos, transparencia y responsabilidad profesional. Esta formación proporciona los criterios necesarios para situar estas cuestiones dentro de un marco normativo y ético sólido, permitiendo analizar su alcance, interpretar sus implicaciones y orientar su aplicación conforme a los estándares vigentes de calidad y seguridad asistencial.

 

✔ Capacitación profesional para la colaboración interdisciplinar

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La incorporación de los sistemas de IA en el ámbito sanitario exige una interacción estructurada entre profesionales clínicos, ingenieros, gestores y especialistas en datos. La existencia de una base formativa común constituye un requisito para favorecer la interoperabilidad conceptual, facilitar el diálogo entre disciplinas y sustentar procesos de toma de decisiones compartidos en contextos asistenciales y organizativos cada vez más complejos.

 

✔ Mejora de la eficiencia y la calidad asistencial

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La IA puede optimizar los procesos, reducir las cargas administrativas y mejorar la precisión diagnóstica. Para aprovechar estos beneficios, los profesionales deben conocer las posibilidades reales de estas tecnologías y sus limitaciones.

 


Objetivos


  • Adquirir un fundamento teórico y metodológico sólido sobre los principios de la inteligencia artificial y su papel en la transformación del ámbito sanitario.
  • Comprender el funcionamiento de los modelos predictivos y generativos, así como sus aplicaciones en la práctica clínica, la investigación biomédica y la salud pública.
  • Identificar sesgos, riesgos y limitaciones inherentes a los sistemas de IA, evaluando su impacto potencial en la seguridad del paciente y en la calidad asistencial.
  • Analizar los marcos éticos y legales que regulan el desarrollo y la implementación de estas tecnologías en el sector salud.
  • Desarrollar competencias para interpretar resultados algorítmicos y dialogar con equipos multidisciplinares, integrando perspectivas clínicas, técnicas y organizativas.
  • Participar de manera informada en iniciativas de innovación, aplicando criterios técnicos, éticos y normativos en la toma de decisiones.

 

  •  El curso está estructurado en 4 bloques temáticos y el alumno dispondrá del contenido desde el inicio de la formación.
  • Los conocimientos adquiridos sobre el contenido del curso se valorarán a través de evaluaciones (por cada bloque temático).
  • Para aprobar la evaluación, es necesario alcanzar un mínimo del 50% de respuestas correctas. Cada alumno tendrá hasta 2 intentos para superar cada test.
  • El diploma se generará de manera automática y se podrá descargar directamente desde la web.

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