- Módulo 1 Introducción a la Inteligencia Artificial en Salud y Epidemiología
- I. ¿Qué es la IA? Conceptos básicos: IA, Machine Learning, Deep Learning.
- II. Estructuración de Datos Clínicos.
- III. Aplicaciones reales de IA en salud: diagnóstico, predicción de enfermedades, análisis de datos masivos.
- IV. Ética, buenas prácticas, sesgos y privacidad en el uso de IA en salud.
- V. Casos de éxito en investigación en salud usando IA.
- Módulo 2 Modelos de Lenguaje en Investigación Científica
- I. ¿Qué son los modelos de lenguaje y cómo funcionan?
- II. Redacción de objetivos, justificación, y análisis de resultados con ayuda de IA.
- III. Búsqueda bibliográfica y generación de preguntas de investigación con IA. (Elicit, Notebooklm, perplexity)
- IV. Evaluación crítica: ¿cuándo confiar en la IA? Validación de resultados.
- V. Taller práctico: co-escribir una sección de un artículo científico con IA.
- Módulo 3 Análisis de Datos con IA: Herramientas Accesibles para Profesionales de la Salud
- I. Introducción a plataformas low-code/no-code con IA.
- II. Análisis exploratorio de datos en salud: limpieza, visualización y patrones.
- III. Casos prácticos: análisis de bases de datos epidemiológicas (Hoja de cálculo + IA).
- IV. Actividad práctica: uso de ChatGPT para generar código o interpretar resultados estadísticos.
- Módulo 4 IA como apoyo a la Investigación Epidemiológica
- I. ¿Qué es la epidemiología digital? Fuentes de datos: redes sociales, dispositivos móviles, sensores.
- II. Creación de dashboards e interfaces con IA para vigilancia y toma de decisiones.
- III. Caso práctico: simulación de brote con análisis automatizado.
- IV. Perspectiva ética de IA.
- V. Epidemiología y Análisis de datos.
- VI. Herramientas para organizar, escribir y traducir.
- Actividades Asincrónicas por cada módulo
- Lecturas breves o videos explicativos
- Foro de discusión
- Tarea o actividad práctica guiada con IA
- Quiz de autoevaluación
¡Importante! Cada participante deberá traer su computador portátil. Lo utilizaremos activamente durante el curso para aprender haciendo, explorar herramientas y aprovechar al máximo cada sesión.
