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Modalidad: en línea | 0 | Precio: 0€ | Plazas: 15
Fecha de inicio: 06/07/2026 I Fecha de fin: 07/07/2026
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Profesores
EXPERTO
Hernán Elías Lew
Adjunto de Dirección Estrategia Digital y Datos
Hospital Sant Joan de Déu. Barcelona
Rafael Martínez de Lejarza Bea
Experiencia de más de 20 años en consultoría de estrategia, innovación y transformación, con amplia trayectoria en la dirección de proyectos y procesos de transformación organizacional.
Profesor asociado en EADA Business School. Barcelona
MENTOR
Joaquín Llácer Aparicio
Director Médico del Departamento de Medicina Reproductiva en GINEFIV. Barcelona
AGENDA
Lunes 6 de julio – Despertar y explorar
12:00 - 12:15 Bienvenida e introducción al taller
12:15 - 13:00 Módulo 1 · Arranque y terreno común
• Mapa colectivo de usos, expectativas y dudas
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
13:00 - 14:00 Módulo 2 · ¿Qué es realmente la IA?
• IA generativa vs. IA discriminativa
• Potencial, límites y riesgos
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
14:00 - 15:30 Descanso
15:30 - 16:40 Módulo 3 · Mapa de retos
• Identificación de problemas reales
• Casos de uso y priorización colectiva de retos
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
16:40 - 18:05 Módulo 4 · Ecosistema de herramientas
• Agentes y asistentes personalizados
• Demostraciones aplicadas al sector salud
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
18:05 - 19:05 Módulo 5 Construir la primera solución, parte I
• Definición de enfoque y solución
• Primera iteración de diseño
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
19:05 - 19:25 Espacio de debate
19:25 - 19:30 Conclusiones y cierre
Martes 7 de julio – Construir y comprometerse
09:00 - 11:00 Módulo 5 Construir la primera solución, parte II
• Análisis cruzado primera iteración
• Trabajo práctico por grupos
• Construcción de prototipos mínimos funcionales
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y
Joaquín Llácer Aparicio
11:00 - 11:30 Descanso
11:30 - 12:15 Módulo 6 · Ética, legal y futuro
• Datos de pacientes
• Uso responsable de IA
• Sesgos, regulación y criterio profesional
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y
Joaquín Llácer Aparicio
12:15 - 12:55 Módulo 7 · Feria de prototipos
• Presentación de soluciones
• Aprendizaje cruzado
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y
Joaquín Llácer Aparicio
12:55 - 13:00 Conclusiones y cierre
• Próximos pasos
• Aplicación práctica en el trabajo diario
Objetivos
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Necesidades
La infertilidad se ha convertido en un gran problema de salud pública, afectando a un gran porcentaje de parejas en todo el mundo, con etiologías multifactoriales que implican factores genéticos, ambientales, metabólicos y de estilo de vida. A pesar de los grandes avances en las tecnologías de reproducción asistida, incluyendo la inyección intracitoplasmática de espermatozoides y la fecundación in vitro, las tasas de concepción siguen siendo subóptimas y los resultados reproductivos no se pueden predecir con precisión.
La intersección de la IA en la atención sanitaria ha provocado cambios de paradigma, redefiniendo la manera en que se llevan a cabo las prácticas médicas y revolucionando los resultados para los pacientes. En el ámbito de la medicina reproductiva, su integración ha introducido posibilidades revolucionarias, remodelando el panorama de la concepción asistida.
Las tecnologías de reproducción asistida, incluida la fecundación in vitro (FIV), hace tiempo que se enfrentan a retos como optimizar las tasas de éxito, mejorar la precisión diagnóstica y gestionar consideraciones éticas. La capacidad de la IA para analizar rápidamente y con precisión grandes conjuntos de datos, junto con su capacidad para identificar patrones complejos, la posiciona como un factor clave en la optimización de los planes de tratamiento, la selección de embriones viables y la personalización de la atención al paciente. El aumento de los métodos reproductivos tradicionales con IA no solo busca mejorar las tasas de éxito, sino que también aborda las ineficiencias, agiliza la toma de decisiones e introduce enfoques innovadores para el diagnóstico y el tratamiento.
Objetivos generales
Proporcionar los conocimientos y las habilidades necesarias para aplicar la innovación i la inteligencia artificial en el ámbito de la medicina reproductiva, integrando las herramientas digitales, el análisis predictivo y enfoques centrados en el paciente para desarrollar soluciones clínicas eficaces, sostenibles y alineadas con los principios éticos y la seguridad de los datos.
Objetivos específicos
Reconocer los conceptos esenciales de innovación, inteligencia artificial y herramientas digitales, así como los principales retos y casos de uso en medicina reproductiva.
Explicar las diferencias entre IA generativa y discriminativa, su potencial, sus limitaciones y los riesgos asociados a su uso en salud.
Aplicar las metodologías de identificación de problemas, la priorización de retos y el diseño inicial de las soluciones en contextos clínicos reales.
Analizar críticamente los retos detectados, las herramientas disponibles y las implicaciones éticas, legales y profesionales del trabajo con datos de pacientes y sistemas de IA.
Evaluar la coherencia, la viabilidad y el impacto de las soluciones desarrolladas, integrando los criterios de seguridad, regulación y uso responsable de la tecnología.
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EXPERTO
Hernán Elías Lew
Adjunto de Dirección Estrategia Digital y Datos
Hospital Sant Joan de Déu. Barcelona
Rafael Martínez de Lejarza Bea
Experiencia de más de 20 años en consultoría de estrategia, innovación y transformación, con amplia trayectoria en la dirección de proyectos y procesos de transformación organizacional.
Profesor asociado en EADA Business School. Barcelona
MENTOR
Joaquín Llácer Aparicio
Director Médico del Departamento de Medicina Reproductiva en GINEFIV. Barcelona
AGENDA
Lunes 6 de julio – Despertar y explorar
12:00 - 12:15 Bienvenida e introducción al taller
12:15 - 13:00 Módulo 1 · Arranque y terreno común
• Mapa colectivo de usos, expectativas y dudas
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
13:00 - 14:00 Módulo 2 · ¿Qué es realmente la IA?
• IA generativa vs. IA discriminativa
• Potencial, límites y riesgos
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
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15:30 - 16:40 Módulo 3 · Mapa de retos
• Identificación de problemas reales
• Casos de uso y priorización colectiva de retos
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
16:40 - 18:05 Módulo 4 · Ecosistema de herramientas
• Agentes y asistentes personalizados
• Demostraciones aplicadas al sector salud
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
18:05 - 19:05 Módulo 5 Construir la primera solución, parte I
• Definición de enfoque y solución
• Primera iteración de diseño
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y Joaquín Llácer Aparicio
19:05 - 19:25 Espacio de debate
19:25 - 19:30 Conclusiones y cierre
Martes 7 de julio – Construir y comprometerse
09:00 - 11:00 Módulo 5 Construir la primera solución, parte II
• Análisis cruzado primera iteración
• Trabajo práctico por grupos
• Construcción de prototipos mínimos funcionales
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y
Joaquín Llácer Aparicio
11:00 - 11:30 Descanso
11:30 - 12:15 Módulo 6 · Ética, legal y futuro
• Datos de pacientes
• Uso responsable de IA
• Sesgos, regulación y criterio profesional
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y
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12:15 - 12:55 Módulo 7 · Feria de prototipos
• Presentación de soluciones
• Aprendizaje cruzado
Hernán Elías Lew, Rafael Martínez de Lejarza Bea y
Joaquín Llácer Aparicio
12:55 - 13:00 Conclusiones y cierre
• Próximos pasos
• Aplicación práctica en el trabajo diario
Necesidades
La infertilidad se ha convertido en un gran problema de salud pública, afectando a un gran porcentaje de parejas en todo el mundo, con etiologías multifactoriales que implican factores genéticos, ambientales, metabólicos y de estilo de vida. A pesar de los grandes avances en las tecnologías de reproducción asistida, incluyendo la inyección intracitoplasmática de espermatozoides y la fecundación in vitro, las tasas de concepción siguen siendo subóptimas y los resultados reproductivos no se pueden predecir con precisión.
La intersección de la IA en la atención sanitaria ha provocado cambios de paradigma, redefiniendo la manera en que se llevan a cabo las prácticas médicas y revolucionando los resultados para los pacientes. En el ámbito de la medicina reproductiva, su integración ha introducido posibilidades revolucionarias, remodelando el panorama de la concepción asistida.
Las tecnologías de reproducción asistida, incluida la fecundación in vitro (FIV), hace tiempo que se enfrentan a retos como optimizar las tasas de éxito, mejorar la precisión diagnóstica y gestionar consideraciones éticas. La capacidad de la IA para analizar rápidamente y con precisión grandes conjuntos de datos, junto con su capacidad para identificar patrones complejos, la posiciona como un factor clave en la optimización de los planes de tratamiento, la selección de embriones viables y la personalización de la atención al paciente. El aumento de los métodos reproductivos tradicionales con IA no solo busca mejorar las tasas de éxito, sino que también aborda las ineficiencias, agiliza la toma de decisiones e introduce enfoques innovadores para el diagnóstico y el tratamiento.
Objetivos generales
Proporcionar los conocimientos y las habilidades necesarias para aplicar la innovación i la inteligencia artificial en el ámbito de la medicina reproductiva, integrando las herramientas digitales, el análisis predictivo y enfoques centrados en el paciente para desarrollar soluciones clínicas eficaces, sostenibles y alineadas con los principios éticos y la seguridad de los datos.
Objetivos específicos
Reconocer los conceptos esenciales de innovación, inteligencia artificial y herramientas digitales, así como los principales retos y casos de uso en medicina reproductiva.
Explicar las diferencias entre IA generativa y discriminativa, su potencial, sus limitaciones y los riesgos asociados a su uso en salud.
Aplicar las metodologías de identificación de problemas, la priorización de retos y el diseño inicial de las soluciones en contextos clínicos reales.
Analizar críticamente los retos detectados, las herramientas disponibles y las implicaciones éticas, legales y profesionales del trabajo con datos de pacientes y sistemas de IA.
Evaluar la coherencia, la viabilidad y el impacto de las soluciones desarrolladas, integrando los criterios de seguridad, regulación y uso responsable de la tecnología.
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