Programa Avanzado de Inteligencia Artificial sector salud
La inteligencia artificial en medicina es el uso de modelos de aprendizaje automático para buscar datos médicos y descubrir conocimientos que ayuden a mejorar los resultados de salud y las experiencias de los pacientes. Gracias a los avances recientes en ciencias de la computación e informática, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de la atención médica moderna. Los algoritmos de IA y otras aplicaciones impulsadas por IA se utilizan para ayudar a los profesionales médicos en entornos clínicos y en investigaciones en curso.
Las aplicaciones de la IA para profesionales de la salud pueden abarcar:
- detección y diagnóstico de enfermedades
- tratamiento personalizado de enfermedades
- imágenes médicas
- eficiencia de los ensayos clínicos
- desarrollo acelerado de fármacos
Los beneficios para los pacientes del uso de la IA:
- atención informada
- reducción de errores médicos
- mejora de la relación médico-paciente
Duración
50 horas
Modalidad
Online
Créditos
2 ECTS
Autora
Elena Plaza Moreno
Dirigido a
Personal de salud
Contenido
Tema 1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Tipos de Inteligencia Artificial
La evolución de la Inteligencia Artificial
Algoritmos y procesos cognitivos
Impacto de la Inteligencia Artificial en la sociedad
Desarrollos futuros en Inteligencia Artificial
Breve historia de la Inteligencia Artificial
Referencias
Tema 2. Machine Learning, Deep Learning y redes neuronales: conceptos básicos necesarios en salud
Introducción
Machine Learning
Deep Learning
Redes neuronales
Aplicaciones, desafios y avances en las redes neuronales
Material complementario
Referencias
Tema 3. ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
Introducción
Breve historia de la Inteligencia Artificial
Funcionamiento de la Inteligencia Artificial Generativa
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa
Beneficios y desafíos de la Inteligencia Artificial Generativa
El futuro de la Inteligencia Artificial Generativa
Conclusiones
Resumen
Referencias
Tema 4. ¿Qué es y cómo funciona ChatGPT y otros Modelos de Lenguaje Grande?
Introducción a los Modelos de Lenguaje Masivos y al Procesamiento del Lenguaje Natural
¿Qué es ChatGPT?
¿Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Masivos?
Aplicaciones de los Modelos de Lenguaje Masivos
Ejemplos de Modelos de Lenguaje en la actualidad
El futuro de los Modelos de Lenguaje
Desafíos de los Modelos de Lenguaje Masivos
Modelos de Lenguaje Masivos disponibles
Referencias
Tema 5. ¿Cómo hablar con ChatGPT para sacarle el máximo provecho en salud?
Introducción a Prompt Engineering
Pasos y consejos para utilizar Prompt Engineering
Ajuste de parámetros
Estructuras de prompt
Prompting en salud
Actualización ChatGPT parte 1
Actualización ChatGPT parte 2
Actualización ChatGPT Parte 3
Tema 6. Cómo dar roles de salud (paciente, estudiante, instructor) a ChatGPT
Introducción
Estudios sobre el uso de chatbots en cuanto a empatía
Beneficios para la atención médica
Riesgos, miedos y cuestiones éticas de los asistentes virtuales impulsados por LLMs
Ejemplos de prompt para roles
Material complementario
Referencias
Tema 7. Aspectos éticos y deontológicos, y limitaciones del uso de la IA en salud
Introducción
Confidencialidad, privacidad y protección de datos
Confidencialidad, privacidad y protección de datos
Reglamento europeo de Inteligencia Artificial
ChatGPT y otros Modelos de Lenguaje Grandes
¿Cómo adaptar el uso de Inteligencia Artificial a la ley de protección de datos?
Seguridad: predicción, explicación, interpretación, intervención y sesgos
Algoritmos trasparentes y algoritmos caja negra
Sesgos
Alucinaciones
Responsabilidad
Responsabilidad
Limitaciones de la Inteligencia Artificial
Limitaciones de la Inteligencia Artificial
Limitaciones específicas en el ámbito de la salud
¿Cómo resolver las limitaciones en el uso de Inteligencia Artificial en salud?
Medición del rendimiento de los modelos de Inteligencia Artificial: benchmarks generales y médicos
Principios éticos
Códigos deontológicos
Decálogo sobre el uso ético de la Inteligencia Artificial en salud
Principios éticos consensuados por la OMS para el uso de la Inteligencia Artificial en salud
Consideraciones éticas para el uso de Modelos de Lenguaje Grande por niños según la OMS
Consideraciones éticas de la OMS asociadas a los LLM y su impacto en las personas con discapacidad
Recomendaciones sobre ética de la Inteligencia Artificial por la UNESCO
Principios éticos para la Inteligencia Artificial Generativa desde el ámbito militar al sanitario
Principios de la bioética en la Inteligencia Artificial
Protección de datos y configuración en ChatGPT
Protección de datos y configuración en ChatGPT
Material complementario
Material complementario
referencias
Referencias
Tema 8. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en salud
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en salud
Aplicaciones en pronóstico
Aplicaciones en diagnóstico
Aplicaciones en el tratamiento
Aplicaciones en flujos de trabajo clínicos
Otros ejemplos de aplicaciones
Investigación e Inteligencia Artificial
Referencias
Test del curso
Cuestionario FUNDAE
Objetivos
La inteligencia artificial en medicina es el uso de modelos de aprendizaje automático para analizar datos médicos y descubrir conocimientos que contribuyan a mejorar los resultados de salud y las experiencias de los pacientes.
Gracias a los avances recientes en ciencias de la computación e informática, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de la atención médica moderna. Los algoritmos de IA y otras aplicaciones impulsadas por IA se utilizan para apoyar a los profesionales médicos tanto en entornos clínicos como en investigaciones en curso.
Aplicaciones de la IA para profesionales de la salud:
• Detección y diagnóstico de enfermedades.
• Tratamiento personalizado de enfermedades.
• Imágenes médicas.
• Eficiencia de los ensayos clínicos.
• Desarrollo acelerado de fármacos.
Beneficios para los pacientes del uso de la IA:
• Atención informada.
• Reducción de errores médicos.
• Mejora de la relación médico-paciente.
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Autora
Elena Plaza Moreno
Enfermera docente especializada en urgencias, emergencias y competencias digitales en salud.
Máster en urgencias hospitalarias e instructora de soporte vital básico y avanzado.
Directora de la academia Urgencias y emergencias®, en la que se ofrecen cursos de calidad basados en la evidencia.
Profesora de enfermería en la Universidad Alfonso X El Sabio.
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