Madrid. 19 de junio de 2026
Docentes
Dr. Ignacio Alcalá Rueda
Médico especialista en Otorrinolaringología (otología y neuro-otología) en el Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz. Doctor por la Universidad Autónoma de Madrid. Máster en Inteligencia Artificial aplicada a la Salud (CEMP/UCAM).
Divulgador y emprendedor digital. Creador de uno de los principales canales hispanohablantes de salud auditiva en YouTube (+170.000 suscriptores; >70 millones de visualizaciones). Desde su web y newsletter impulsa el empoderamiento del paciente mediante guías, cursos e infoproductos. Cofundador de la comunidad Red SanitarIA, donde trabaja por la integración de la inteligencia artificial en la práctica clínica, la investigación y la educación de los profesionales de la salud.
José Davín Escobar
Ingeniero de Telecomunicación y emprendedor digital. Cofundador de Red SanitarIA y creador de nosoydoctor.com.
Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad de Sevilla, con formación en Finanzas Corporativas (IEB) y Executive MBA (IESE Business School). Inició su trayectoria en Telefónica y durante más de seis años lideró en EY proyectos de estrategia, transformación digital y analítica avanzada, dirigiendo equipos y formando a cientos de profesionales en tecnología. Desde 2020 impulsa proyectos digitales para profesionales de la salud a través de nosoydoctor.com, combinando estrategia, marketing y datos. Cofundador de la comunidad Red SanitarIA, enfocada en el uso práctico de la inteligencia artificial en salud, y creador de la newsletter y podcast Médicos Inconformistas.
Actividad dirigida a profesionales con titulación de Grado/Licenciatura en Medicina (médicos especialistas y médicos residentes), de cualquier especialidad, con interés en aplicar inteligencia artificial generativa en consulta de forma práctica, segura y basada en evidencia.
Requisitos recomendados: manejo básico de herramientas digitales, traer ordenador portátil con conexión a Internet, y disponer (o poder crear durante el curso) cuentas de acceso a las herramientas utilizadas (según disponibilidad).
En los últimos años, la inteligencia artificial generativa y, en particular, los modelos de lenguaje de gran tamaño, han empezado a incorporarse de forma acelerada en el entorno sanitario. Este cambio impacta directamente en la consulta: el paciente llega cada vez con más información (y desinformación) generada por herramientas de IA, mientras que el médico afronta una carga creciente de tareas administrativas, necesidad de actualización continua y presión por mejorar la experiencia del paciente.
En paralelo, están apareciendo soluciones clínicas basadas en inteligencia artificial generativa (p. ej., escribas médicos, herramientas de resumen y extracción de información, asistentes para generación de documentos, y prototipos de apoyo a la decisión clínica). Estas herramientas pueden aportar eficiencia y consistencia, pero introducen riesgos bien descritos: errores plausibles («alucinaciones»), sesgos, falta de trazabilidad, sobreconfianza del usuario, y problemas de privacidad si se emplean con datos identificables. Por ello, la competencia clave ya no es solo «usar» la IA, sino saber relacionarse con ella de forma crítica y segura: formular instrucciones adecuadas, verificar la evidencia y traducirla al paciente, y diseñar apoyos simples que mejoren seguridad y experiencia sin sustituir el juicio clínico.
Este curso intensivo propone un itinerario práctico y aplicable en un día: (1) construcción de prompts clínicos robustos para tareas frecuentes de consulta, (2) transformación de evidencia científica en protocolos breves y materiales de educación al paciente, y (3) creación guiada de una miniaplicación o calculadora clínica (prototipo funcional) orientada a triaje, seguimiento o recomendaciones estandarizadas. Toda la actividad se estructura bajo una regla de oro: cada caso de uso desarrollado debe mejorar al menos uno de estos tres ejes: seguridad del paciente, experiencia del paciente o eficiencia del profesional.
La necesidad formativa se ha detectado a partir de la experiencia de los docentes formando a profesionales de la salud en competencias digitales e inteligencia artificial, del aumento de preguntas sobre implementación segura en consulta y de la consolidación de marcos de gestión del riesgo y cumplimiento normativo que exigen alfabetización y gobernanza en el uso de IA en sanidad.
Objetivos generales
- Actualizar y consolidar competencias para el uso seguro y eficaz de inteligencia artificial generativa en la consulta clínica.
- Aplicar un flujo de trabajo reproducible que integre prompts, verificación de evidencia, elaboración de protocolos y diseño de una miniaplicación clínica orientada a mejorar seguridad, experiencia del paciente o eficiencia.
Objetivos específicos
Conocimientos
- Describir capacidades y limitaciones de los modelos de lenguaje (ventana de contexto, errores plausibles, sesgos, falta de trazabilidad).
- Identificar riesgos frecuentes del uso de IA generativa en consulta y relacionarlos con marcos de gestión del riesgo y normativa básica (privacidad y dispositivos médicos).
- Reconocer diferencias prácticas entre herramientas de propósito general (ChatGPT/Gemini) y herramientas orientadas a evidencia (p. ej., OpenEvidence) y gestión documental (NotebookLM).
Habilidades
- Construir prompts clínicos estructurados para tareas habituales (síntomas de alarma, obtención de guías, educación al paciente y seguimiento).
- Aplicar un proceso de verificación rápida de resultados generados por IA mediante búsqueda y contraste de evidencia.
- Elaborar un protocolo de una página que incluya criterios de alarma, algoritmo terapéutico, recomendaciones de no-hacer y criterios de derivación.
- Redactar una hoja de educación al paciente en lenguaje claro y orientada a autocuidado y señales de alarma.
- Diseñar y prototipar una miniaplicación o calculadora clínica sencilla (formulario -> recomendación) con texto de uso en consulta.
Actitudes
- Valorar la necesidad de validación clínica y de requisitos regulatorios antes de implantar herramientas en entorno real.
- Adoptar una actitud crítica y prudente ante las respuestas generadas por IA, evitando la sobreconfianza y priorizando la seguridad del paciente.
- Integrar buenas prácticas de privacidad (no introducir datos identificables; uso de casos anonimizados o ficticios) y transparencia con el paciente cuando proceda.
09:00 – 09:30 h.
Apertura: del binomio médico-paciente al trinomio médico-paciente-inteligencia artificial. Médico aumentado y «vibe-doctoring». Regla de oro: seguridad, experiencia o eficiencia.
Herramientas: Presentación.
Tipo: Exposición + breve debate.
09:30 – 09:45 h.
Estructura de un buen prompt clínico: contexto, rol, tarea, restricciones, formato de salida y verificación.
Herramientas: ChatGPT o Gemini
Tipo: Demo guiada.
09:45 – 10:35 h.
Taller 1 por grupos: prompts para el tema elegido (alarmas, guías, educación al paciente y seguimiento).
10:35 – 10:55 h.
Verificación rápida: contraste con OpenEvidence y ajuste del prompt para reducir errores.
Herramientas: OpenEvidence
Tipo: Práctica guiada.
10:55 – 11:15 h.
Puesta en común: 1 prompt ganador + 1 error típico por grupo.
11:15 – 11:30 h.
Pausa descanso
11:30 – 12:00 h.
Setup y principios: búsqueda bibliográfica, gestores bibliográficos y NotebookLM para gestión documental.
Tipo: Demo + instrucciones
Herramientas: NotebookLM (y gestor)
12:00 – 13:00 h.
Taller 2 por grupos: (1) protocolo 1 página (alarmas, algoritmo, no-hacer, derivación).
(2) hoja para pacientes (lenguaje claro).
Tipo: Práctica en grupos.
Herramientas: NotebookLM
13:00 – 13:15 h.
Puesta en común y feedback breve sobre claridad, seguridad y aplicabilidad.
13:15 – 14:00 h.
Comida
14:00 – 14:15 h.
Demo: del formulario a recomendación.Ejemplos de miniapps clínicas.
Tipo: Demo guiada
Herramientas: Google AI Studio (o alternativa)
14:15 – 15:05 h.
Taller 3 por grupos: construcción de miniapp (prototipo) + texto de uso en consulta.
Tipo: Práctica en grupos.
Herramientas: Google AI Studio (o alternativa)
15:05 – 15:25 h.
Despliegue y gobernanza: opciones de despliegue, validación y nociones de marcado CE.
Tipo: Exposición + debate.
15:25 – 15:45 h.
Presentación de miniapps: 3 minutos por grupo (problema, uso, beneficio y qué validaría).
15:45 – 16:00 h.
Cierre: premios, próximos pasos (escribas médicos y apoyo a la decisión) y recursos de continuación.
Fechas
Viernes, 19 de junio de 2026 de 09:00 a 16:00 h.
Importe de matrícula
- Inscripción normal: 210 euros. (En este caso podrás hacer un pago de reserva de plaza de 30 euros y desembolsar el importe restante más adelante antes de que comience la actividad).
- Inscripción reducida: 199,50 euros. (Pago en el momento de la inscripción, se aplica un 5% de descuento por pronto pago).
Sede de celebración:
Centro Tecnológico de Simulación eSalùdate
Avenida Manoteras 22 – Local 78.
28050 – Madrid.
Condiciones especiales de alojamiento para nuestros alumnos
- Hotel Zentral Castellana Norte: todos los alumnos de eSalùdate disfrutarán del precio especial con desayuno buffet e IVA incluidos. Habitación doble de uso individual: 104€/noche hasta el 31/12/2026. Para reservar y disfrutar de estas condiciones, enviar un correo electrónico a: reservas@hotelzentralmadrid.com e informar que acuden como alumnos de eSalúdate. *Consultar suplementos para terceras personas.
- Hotel Exe Madrid Norte: todos los alumnos de eSalùdate tendrán un 10% de descuento adicional sobre la mejor tarifa disponible con el código promocional: ESALUDATE realizando la reserva a través de la web del hotel.
- Hotel NH Madrid Las Tablas: todos los alumnos de eSalùdate tendrán una mejora en los precios anunciados en la web del hotel. Cualquier tipo de duda adicional contactar con el servicio de atención al cliente de NH PRO nhpro@nh-hotels.com.
