IA PARA EL CLÍNICO
Herramientas prácticas para utilizar y evaluar la inteligencia artificial generativa con criterio clínico, seguridad y responsabilidad.
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AI
Un curso orientado a entregar herramientas prácticas para el uso clínico de IA generativa y desarrollar una reflexión colaborativa sobre equidad, seguridad, creatividad, evaluación de modelos y rediseño responsable de la salud en la era de la inteligencia artificial.
IA aplicada con juicio profesional
Desarrollar competencias iniciales para comprender, utilizar y evaluar herramientas de inteligencia artificial en Medicina Interna, integrando criterios de seguridad clínica, juicio profesional, equidad y responsabilidad en su implementación.
Competencias para una práctica clínica responsable
Aprende a incorporar la inteligencia artificial como una herramienta de apoyo, sin reemplazar el razonamiento ni el criterio profesional.
Reconocer capacidades y riesgos
Identificar las capacidades, límites y riesgos de los modelos de lenguaje aplicados a la práctica clínica.
Utilizar IA como apoyo clínico
Estructurar problemas clínicos, solicitar ayuda diagnóstica y verificar información mediante herramientas de IA generativa.
Analizar sus implicancias
Examinar el impacto de la IA en educación médica, medicina digital, equidad y seguridad del paciente.
Evaluar y proponer resguardos
Participar en dinámicas colaborativas para evaluar modelos, identificar sesgos y proponer condiciones para su uso responsable.
Aprender haciendo, analizando y compartiendo
Una jornada participativa para contrastar perspectivas, evaluar herramientas y abordar el lugar de la tecnología en la Medicina Interna.
Paneles de discusión
Conversaciones breves con moderación para instalar preguntas, contrastar perspectivas y conectar los talleres con los desafíos clínicos, educativos y organizacionales de la Medicina Interna.
01The Art of Healing
Música, ritmo, dibujo colaborativo y narración para explorar la experiencia humana del cuidado y el lugar de la tecnología en la formación médica y la relación clínica.
02HASTC
Una dinámica centrada en comunidades para reconocer cómo el diseño, los datos y la evaluación de IA pueden generar beneficios, sesgos o daños no intencionales, incorporando voces y contextos locales.
03LLM-athon
Trabajo en equipos interdisciplinarios para evaluar modelos de lenguaje frente a tareas clínicas o de salud pública, observando capacidades, errores, omisiones, sesgos e incertidumbre.
04Puestas en común
Espacios para compartir aprendizajes, discrepancias, riesgos identificados y propuestas de mejora surgidas desde los grupos de trabajo.
05Conoce la experiencia completa del curso
Revisa el enfoque, las actividades y todos los antecedentes de IA para el Clínico directamente en la página del MIT Critical Data.
↗ Revisar toda la información Visita el sitio del MITPrepárate para incorporar la IA con criterio clínico
Participa el 29 de septiembre de 2026 en Concepción.
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