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Curso · Didactiva

Diplomado de IA para profesionales de la salud

Aplicación de la inteligencia artificial a los seis oficios del acto médico (prevenir, priorizar, explicar, tratar, proyectar y seguir), más análisis,…

Duración
40 horas
Fechas
1 sep 2026 – 1 mar 2027
Temario
11 secciones · 48 elementos
  • AI_HEALTH
  • CONTINUING_EDUCATION
  • CLINICAL_AI

Sobre el curso

Aplicación de la inteligencia artificial a los seis oficios del acto médico (prevenir, priorizar, explicar, tratar, proyectar y seguir), más análisis, evaluación de modelos y sesgos. Generación 7.

Temario

11 secciones · 48 elementos
  1. 01El médico digital2
    • PáginaEl Panorama del Médico Digital en México y América Latina
    • PáginaLos seis oficios clínicos y el triaje médico asistido por IA
  2. 02Prevención5
    • PáginaIntroducción a la prevención en medicina con IA
    • PáginaPrevención de enfermedades crónicas en el primer nivel de atención
    • PáginaPrevención de complicaciones en el entorno hospitalario
    • PáginaIntervenciones preventivas personalizadas y modificación del estilo de vida
    • PáginaEstrategias macro, salud poblacional y búsqueda activa
  3. 03Triaje8
    • PáginaIntroducción al triaje médico y priorización asistida por IA
    • PáginaEl síntoma temprano, las barreras de acceso y el primer contacto
    • PáginaEstrategias macro: triaje poblacional y acceso a escala de sistemas de salud
    • PáginaEntrevista clínica asistida por inteligencia artificial y agentes diagnósticos
    • PáginaAutoevaluación de síntomas por el paciente y aplicaciones de consumo
    • PáginaRuteo asistencial, referencia oportuna y detección temprana en primer nivel
    • PáginaImplementación clínica, monitoreo y gobernanza en el triaje con IA
    • PáginaTriaje en el paciente hospitalizado: listas de trabajo y detección de deterioro
  4. 04Diagnóstico8
    • PáginaIntroducción al diagnóstico médico asistido por Inteligencia Artificial
    • PáginaEl acto diagnóstico: razonamiento clínico, inferencia bayesiana e integración algorítmica
    • PáginaSistemas de apoyo a la decisión clínica y documentación ambiental en consulta
    • PáginaImagenología diagnóstica: visión computacional, sistemas CAD y confirmación clínica
    • PáginaEvidencia viva: recuperación semántica y síntesis de literatura al pie de la cama
    • PáginaEl dato clínico local: adaptación institucional, modelos fundacionales y soberanía de datos
    • PáginaIncertidumbre en diagnósticos generados por LLMs: calibración, adulación y límites de la delegación cognitiva
    • PáginaRegulación sanitaria, directrices metodológicas e implementación de software diagnóstico
  5. 05Tratamiento6
    • PáginaIntroducción al tratamiento médico asistido por Inteligencia Artificial
    • PáginaTratamiento personalizado: dosificación multivariable y equidad
    • PáginaPrescripción, seguridad farmacológica y trayectoria de la receta
    • PáginaTerapia guiada por farmacogenómica y equidad de las bases genéticas
    • PáginaTratamiento asistido en tiempo real: insulina en asa cerrada, radioterapia y quirófano
    • PáginaInterfaces cerebro-computadora, neuroprótesis y neuromodulación asistida por IA
  6. 06Predicción4
    • PáginaIntroducción a los modelos predictivos en salud: el acto pronóstico y los algoritmos hospitalarios de Epic
    • PáginaTrayectorias longitudinales, readmisión hospitalaria y transición de cuidados
    • PáginaProgresión clínica, modelos fundacionales de EHR y gemelos digitales
    • PáginaEvaluación de impacto clínico, ensayos aleatorizados y auditoría algorítmica continua
  7. 07Monitoreo3
    • PáginaHospital-at-Home y Salas Virtuales: hospitalización aguda en el domicilio
    • PáginaDispositivos médicos domiciliarios: examen físico remoto, hemodinamia y rehabilitación digital
    • PáginaTorres de control clínico, adherencia en crónicos y síntesis de los seis oficios de la IA
  8. 08Análisis con herramientas de IA4
    • PáginaIntroducción al Análisis Asistido: El Profesional de la Salud como Motor de Cambio y Auditor
    • PáginaDesidentificación Operativa y Protección de Datos antes del Análisis
    • PáginaAnálisis Asistido sin Programación: Ecosistema y Flujo de Trabajo
    • PáginaAuditoría de Resultados: Los Cinco Juicios Indelegables y los Puntos de Control Humano
  9. 09Evaluación y optimización4
    • PáginaEl Modelo como Prueba Diagnóstica y la Trampa de la Prevalencia
    • PáginaDiscriminación, Calibración y Curvas de Decisión Clínica
    • PáginaValidación, Sobreajuste y Metodología de Evaluación en Modelos de Lenguaje
    • PáginaOptimización Clínica, Directrices TRIPOD+AI y Gobernanza
  10. 10Sesgos y limitaciones3
    • PáginaSesgos Algorítmicos Documentados en la Práctica Médica
    • PáginaDesplazamiento de Dominio, Aprendizaje de Atajos y Deriva Temporal
    • PáginaSoberanía de Datos, Factores Humanos e Instrumento Pedagógico de Auditoría
  11. 11Entregable del módulo 61
    • PáginaPlantilla del Entregable: Plan de Preparación, Análisis y Evaluación Clínica de IA

Equipo docente

  • Diego LermaResponsable del curso

Diplomado de IA para profesionales de la salud

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