INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO APOYO AL DIAGNÓSTICO MÉDICO

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 Curso práctico para integrar la IA como soporte al razonamiento clínico en tamizaje, estratificación de riesgo, apoyo diagnóstico y seguimiento. Trabajamos beneficios y límites, sesgos, privacidad y ética, siempre con supervisión clínica y registro en historia Clinica. Modalidad virtual asíncronica, con plantillas, casos simulados y actividades evaluativas. La IA no reemplaza al profesional: complementa el juicio clínico y los protocolos vigentes. 

 OBJETIVOS GENERALES: 

• Comprender fundamentos de IA/ML aplicados al proceso diagnóstico. 
• Identificar casos de uso clínicamente pertinentes y sus riesgos. 
• Interpretar métricas diagnósticas  (sensibilidad, especificidad,  Valor Predictivo Positivo o Negativo,  Área Bajo la Curva ROC , calibración y umbrales) para tomar decisiones. 
• Reconocer y mitigar sesgos;  asegurar privacidad y equidad según principios OMS.
• Diseñar flujos de CDS (soporte a la decisión) centrados en seguridad diagnóstica y trazabilidad en HCE.
• Medir mejora pre/post en precisión y tiempo .

  PERFIL DEL ASPIRANTE: 

 Médicos generales y especialistas, enfermería, bacteriología, terapeutas, epidemiólogos, gestores de calidad, investigadores, TI clínica/biomédica y estudiantes avanzados. Abierto a todo interesado; no se requiere programar. Manejo básico de ofimática/HCE recomendados. 

 MÓDULOS:

 Módulo 1. Fundamentos de IA en medicina
Aprendizaje automático, modelos generativos/LLM, visión por computador y CDS (los “cinco derechos”). Límites y responsabilidades. 

Módulo 2. Datos clínicos y calidad de información
Estructurados/no estructurados (HCE, laboratorio, imágenes, notas). Gold standard, sesgo de espectro/verificación, fuga de información y gobernanza de datos. 

Módulo 3. Métricas diagnósticas y validación
Sensibilidad, especificidad, VPP/VPN, ROC-AUC, PR-AUC, calibración, análisis de umbrales y curvas de decisión clínica. Validez interna/externa.

Módulo 4. Ética, privacidad y equidad
Principios bioéticos y OMS, consentimiento informado, explicabilidad, auditoría, mitigación de sesgos y equidad. Buenas prácticas con datos personales y normativa aplicable.

Módulo 5. IA en imagen médica
Casos de uso en Rx, TC, RM, US: triage, detección y priorización. Integración con PACS/RIS, supervisión humana y control de falsos positivos/negativos.

Módulo 6. Datos tabulares y señales
Modelos de riesgo con laboratorio, signos vitales, escalas y señales (p. ej., ECG). Alertas clínicas, fatiga de alertas y criterios de activación/desactivación.

Módulo 7. PLN clínico y documentación
Extracción de entidades de notas, resúmenes de historia clínica y generación asistida de informes. Riesgos de alucinación, trazabilidad y revisión clínica.

Módulo 8. Implementación segura
Diseño de un flujo con IA para un problema diagnóstico específico: checklist de seguridad diagnóstica, plan de validación local, indicadores.

 CERTIFICACIÓN A OTORGAR: 

 Con 80% de progreso en plataforma, Funcap emite Certificado de Participación por 16 horas en “Inteligencia Artificial como Apoyo al Diagnóstico Médico”. 

 PERFIL DEL EGRESADO:

• Selección de casos de uso clínicamente relevantes. 
• Lectura crítica de herramientas y métricas diagnósticas. 
• Identificación y mitigación de sesgos; criterios de equidad. 
• Diseño de flujos de CDS centrados en seguridad del paciente. 
• Documentación, trazabilidad y comunicación clínica responsable. 
• Planificación de pilotos con indicadores y validación local.

IMPORTANCIA DE CERTIFICARSE:

El conocimiento abre puertas, pero cuando está certificado por una institución reconocida con licencia para impartir educación , esas  puertas se convierten en verdaderas oportunidades. No basta con decir “yo sé”; lo que realmente genera confianza en el mercado laboral es poder demostrarlo.

Una certificación no solo valida lo que ya sabes, sino que fortalece tu perfil profesional, te da un respaldo oficial y te diferencia frente a quienes no cuentan con ese reconocimiento. En un mundo tan competitivo, certificarte es transformar tu conocimiento en un activo tangible que impulsa tu proyecto de vida y tu desarrollo laboral.

 La IA bien integrada puede reducir la variabilidad diagnóstica, priorizar casos, mejorar tiempos de respuesta y la trazabilidad, siempre bajo supervisión clínica y estándares éticos. 

Funcap es una institución educativa aprobada por la Secretaría de Educación que, desde 1996, ha formado a más de 35.000 egresados. Ofrecemos enfoque práctico, docentes con experiencia, acompañamiento y certificación reconocida para implementar IA .