Modalidad online. Del 25 de mayo al 30 de junio de 2026
Docente:
Andreu Jaume Rigo Monserrat
Enfermero de atención primaria. Máster en enfermería geriátrica y gerontología. Formación especializada en heridas: Experto Universitario en Heridas Vasculares del Miembro Inferior y Pie Diabético; Experto universitario en deterioro de la integridad cutánea, úlceras y heridas. Coautor de @curas_y_heridas en instagram, dedicada a la divulgación de contenido en heridas.
Dirigido a todos aquellos profesionales interesados.
Acreditación CFC solicitada para médicos y enfermeros.
(Los créditos no son aplicables a los profesionales que participen en la misma y que estén formándose como especialistas en Ciencias de la Salud)
La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta cotidiana accesible desde cualquier smartphone. Sin embargo, su adopción en sanidad está siendo caótica. Los profesionales usan herramientas como ChatGPT para redactar informes o buscar interacciones farmacológicas sin formación previa, exponiéndose a errores graves conocidos como «alucinaciones» y a brechas de seguridad de datos.
Existe una idea errónea de que la IA es objetiva. La realidad es que los modelos heredan y amplifican los sesgos humanos presentes en sus datos de entrenamiento, afectando no solo a la dermatología, sino a la equidad en el diagnóstico y tratamiento de minorías y mujeres.
Además, la calidad de la respuesta de una IA depende directamente de la calidad de la pregunta (Prompt). La habilidad de comunicarse eficazmente con estos modelos («Prompt Engineering») es ya una competencia digital básica, comparable a saber realizar una búsqueda bibliográfica eficiente.
Esta formación es urgente y necesaria para transformar al profesional sanitario de un usuario pasivo y vulnerable a riesgos legales, a un «piloto» competente que sabe elegir el modelo adecuado, instruirlo con precisión y supervisar sus resultados con criterio ético y clínico.
Objetivos generales
Capacitar al profesional sanitario para comprender el ecosistema actual de la IA, comunicarse eficazmente con los modelos (Prompting) y detectar sesgos algorítmicos, garantizando un uso ético, legal y seguro en la práctica clínica.
Objetivos específicos
- Conocer el panorama actual de modelos de IA (LLMs, multimodales, generativos) y saber elegir cuál usar para cada tarea clínica o administrativa.
- Dominar las técnicas de «Prompt Engineering» (Ingeniería de Instrucciones) para obtener respuestas precisas, evitando alucinaciones y errores de contexto.
- Identificar y mitigar los sesgos algorítmicos no solo en dermatología, sino en triaje, género y determinantes sociales de la salud.
- Comprender el funcionamiento de la «Caja Negra» y las implicaciones éticas de delegar decisiones en una máquina.
- Conocer el marco legal (RGPD y EU AI Act) y las responsabilidades profesionales derivadas del uso de asistentes inteligentes.
El formato de la actividad será totalmente online, distribuida de la siguiente manera:
- Una parte teórica proactiva mediante Webinars donde se explicará la «personalidad» de cada modelo de IA y se analizarán ejemplos de sesgos famosos en medicina.
- Una parte práctica de «Laboratorio de Prompts», donde los alumnos interactuarán en tiempo real con diferentes IAs para resolver casos simulados, refinando sus instrucciones hasta obtener el resultado óptimo.
Bloque teórico
- El «Zoológico» de la IA: Modelos actuales y sus diferencias
- LLMs (Modelos de Lenguaje): GPT-4, Claude 3, Gemini, Llama. ¿Cuál redacta mejor y cuál razona mejor?
- IA Generativa de Imagen: Midjourney, DALL-E 3. Su utilidad para generar material educativo vs. diagnóstico.
- Modelos Médicos Específicos: Mencionar BioBERT, Med-PaLM y su diferencia con los modelos generalistas.
- IA Multimodal: Modelos que «ven», «oyen» y «leen» a la vez.
- Prompt Engineering para Sanitarios: El arte de pedir
- Estructura de un Prompt perfecto: Rol + Contexto + Tarea + Formato + Restricciones.
- Técnicas avanzadas simplificadas: Few-Shot Prompting (darle ejemplos a la IA para que aprenda qué quieres) y Chain of Thought (pedirle que razone paso a paso).
- Alucinaciones: Por qué la IA miente con total seguridad y cómo verificar la información.
- Sesgos Algorítmicos: El paciente invisible.
- Sesgos socioeconómicos: Algoritmos de triaje que priorizan a pacientes con seguro privado o historial de gasto sanitario.
- Sesgo de confirmación: Cuando la IA te dice lo que quieres oír.
- Ética y «Caja Negra» (Black Box).
- Explicabilidad (XAI): ¿Puede la IA decirme por qué recomienda este tratamiento?
- El dilema del tranvía aplicado a la salud: Decisiones automatizadas en recursos limitados.
- Marco Legal y Seguridad.
- Privacidad: Por qué ChatGPT no es un lugar seguro para pegar la historia clínica de un paciente (RGPD).
- EU AI Act: Clasificación de la IA médica como «Alto Riesgo».
- Responsabilidad Civil: El humano siempre es el responsable final (Human-in-the-loop). Práctico (Virtual)
Taller de Prompting Clínico
– Ejercicio 1: «Traduce» este informe de alta técnico a un lenguaje que un paciente de 80 años pueda entender (Alfabetización en salud).
– Ejercicio 2: Crea un plan de cuidados estandarizado (NANDA/NIC/NOC) a partir de un caso clínico desordenado.
– Auditoría de Sesgos: Se presentarán respuestas de IA con sesgos sutiles y los alumnos deberán detectarlos y corregirlos.
– Simulación Legal: ¿Es legal esta app? Checklist rápido para valorar herramientas digitales.
Modalidad online
- Fecha de comienzo: 25 de mayo de 2026
- Fecha de finalización: 30 de junio de 2026
Importe de matrícula: 69 euros