Inteligencia Artificial en el sector sanitario, farmacéutico y salud digital
Aprende a integrar herramientas de inteligencia artificial y modelos de lenguaje clínico en centros sanitarios, clínicas y farmacias: procesamiento de historias clínicas (EHR/HCE), codificación CIE-10/11, apoyo al diagnóstico por imagen, triaje inteligente y optimización operativa, garantizando el cumplimiento estricto del RGPD (datos de salud Art. 9) y el Reglamento Europeo de IA (AI Act - Sistemas de alto riesgo médico).
A quién va dirigido
Médicos, enfermeros, farmacéuticos, directores de centros sanitarios y clínicas, gestores de datos biomédicos, consultores de salud digital e ingenieros biomédicos.
Qué aprenderás en este curso
- Comprender los fundamentos de la IA médica y el procesamiento de historias clínicas electrónicas (HCE).
- Automatizar la codificación diagnóstica (CIE-10/CIE-11) y la estructuración de informes de alta con modelos clínicos seguros.
- Conocer las aplicaciones de IA en diagnóstico por imagen médica (radiología, dermatología y oftalmología) como soporte a la decisión clínica (CDSS).
- Optimizar la gestión hospitalaria, la planificación de quirófanos y el triaje de urgencias mediante modelos predictivos.
- Garantizar el cumplimiento del RGPD para datos de salud (Art. 9) y clasificar sistemas bajo el AI Act (Clase IIa/IIb/MDR).
Temario oficial y módulos
Módulo 1: Modelos de Lenguaje Clínico y Procesamiento de Historias Clínicas10 h
- 1.1 Estructuración de datos no estructurados y resumen de anamnesis
- 1.2 Codificación diagnóstica automatizada: CIE-10 y CIE-11
- Control de aprendizaje y reto interactivo del módulo
Módulo 2: Diagnóstico Asistido por Imagen y Bioinformática Predictiva10 h
- 2.1 Sistemas de apoyo al diagnóstico (CDSS) en radiología y dermatología
- 2.2 Descubrimiento de fármacos y farmacovigilancia con IA
- Control de aprendizaje y reto interactivo del módulo
Módulo 3: Gestión Hospitalaria, Triaje y Optimización de Centros Asistenciales10 h
- 3.1 Triaje inteligente en urgencias y predicción de ingresos hospitalarios
- 3.2 Planificación óptima de quirófanos y reducción de citas perdidas (No-Shows)
- Control de aprendizaje y reto interactivo del módulo
Módulo 4: Marco Ético, RGPD en Salud (Art. 9) y Clasificación de Riesgo AI Act10 h
- 4.1 Protección de datos de salud: RGPD, anonimización y pseudonimización
- 4.2 El Reglamento Europeo de IA (AI Act) y marcado CE en software médico (SaMD/MDR)
- Control de aprendizaje y reto interactivo del módulo
Requisitos y superación del curso
Criterios de superación: Realizar al menos el 75 % de los controles de aprendizaje y retos interactivos del campus, completar la evaluación final y contestar el cuestionario de calidad de FUNDAE.
Requisitos de acceso: Conocimientos generales del entorno sanitario, terminología clínica básica o gestión de centros asistenciales. No requiere conocimientos de programación.